Metaは、個人用デバイス向けのローカルAIエージェント「Muse Glimmer」をリリースしました。

「Muse Glimmer」はAIエージェントを一般向けハードウェアに直接搭載します。

同社の先端AI研究部門であるMeta Superintelligence Labsは8月10日、個人用デバイス上で直接動作するように設計されたオープンウェイトのエージェンティックモデル「Muse Glimmer」を発表し、その重みを寛容なApache 2.0ライセンスの下で公開しました。 「オープンウェイト」とは開発者がモデルの基礎となるパラメータをダウンロードできることを指し、「エージェント型」とは人間の入力を最小限に抑えつつ、ツールを用いて多段階のタスクを完了するシステムを指します。このモデルは、Metaのより大規模なクローズドモデルである「Muse Spark」から蒸留されたもので、単一のコンシューマー向けグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）を搭載したMacまたはPC上で動作します。

同社は次のように説明しています。

「Muse Glimmerは、常時稼働するローカルエージェントのワークフロー向けに最適化された300億パラメータのモデルです。」

Muse Glimmerはタスクを最初から最後まで完遂し、ソフトウェアツールを使用し、コードを記述し、複数の推論ステップを踏み、実行しようとしたアクションが失敗した際には回復します。 Metaによると、同モデルはテキストや画像を処理し、100以上の言語にまたがるデータを扱い、エージェント機能、コーディング、マルチモーダル、安全性、推論の各ベンチマークで、Gemma4-31BやQwen3.6-27Bと比較して同クラスとしては優れた性能を示した。

AIエージェントは、タスクを実行し、外部ツールを使用し、さまざまな自律性レベルを持つ拡張されたワークフロー全体で意思決定を行う能力において、従来のチャットボットとは異なります。

Metaは300億パラメータのモデルを20GB未満に圧縮

Muse Glimmerのような大規模モデルを一般向けハードウェアで実行するには、AIエージェントが処理するタスク全体でパフォーマンスを維持しつつメモリ要件を削減する必要がありました。 フル精度の300億パラメータモデルは55GBを超えますが、モデルデータをよりコンパクトな数値形式で保存する4ビット量子化により、この言語モデルは20GB未満に縮小され、その構成要素は24GBまたは32GBの容量内に収まるようになりました。

併せて提供される小型コンパニオンモデルが次に続くテキストを予測するため、メインモデルは複数の予測を一度に検証し、より迅速に応答できるようになります。 「スペキュラティブ・デコーディング」と呼ばれるこの技術により、同社のテストではRTX 5090で生成速度が3.1倍、M5 Maxで1.8倍、M4 Maxで1.5倍に向上しました。

Metaは自律型AI製品と開発サイクルの高速化に向けて支出を拡大し、チームの再編を進める中で、ローカルエージェントへの注力を進めています。 2026年の設備投資額は1,300億～1,450億ドルに達すると見込まれており、この範囲は7月29日に同社が第2四半期の決算を発表した際の1,250億～1,450億ドルから狭まった。

5月には約7,000人の従業員が「Applied AI Engineering」や「Agent Transformation Accelerator」チームなどAIに特化した4つの組織へ移籍した一方、約8,000人が解雇され、6,000件の求人募集が打ち切られました。Metaはその後、異動対象となったスタッフに対し、残留するか否かを自ら決定できると伝えました。

ローカル処理により、クラウドへの常時接続への依存度が軽減されます。

エージェントのワークフローをローカルハードウェア上で処理することで、すべてのリクエストを遠隔のデータセンターを経由させる必要がなくなり、接続が制限されている場合や利用できない場合でもタスクを継続できるようになります。また、ローカルでの実行は、スケジュール、メッセージ、ファイルなどの保存されたコンテキストに基づいて構築されたユースケースにも適しており、モデルは長時間にわたるセッションを通じて個人データに基づいて動作します。

自律型ソフトウェアがアカウント、アプリケーション、機密情報とやり取りする権限を得るにつれ、セキュリティ基準の重要性はますます高まっています。米国国立標準技術研究所（NIST）は、エージェント間の安全な通信、信頼性の高いデジタルID、アクセス制御、および共通の技術基準を網羅する「AIエージェント標準イニシアチブ」を立ち上げました。Metaは次のように強調しました：

「モデルをローカルで実行することで、インターネット接続の有無にかかわらず、いつでもどこでもAIを利用できるようになります。」

ローカルモデルにとどまらず、Metaは独立したソフトウェアエージェント間の相互作用を中核とするプラットフォーム分野にも進出しています。 同社は3月にMoltbookを買収しました。MoltbookはAIエージェント向けソーシャルネットワークで、6月時点で登録アカウント数約290万のうち、人間による検証を経たエージェントが20万6,000以上存在し、その共同創業者たちはMeta Superintelligence Labsに迎え入れられました。

「Muse Glimmer」は、広く利用可能なAIを目指すMetaの包括的な取り組みに合致しています

Metaの最高経営責任者（CEO）であるマーク・ザッカーバーグ氏は8月10日、パーソナル・スーパーインテリジェンスを広く普及させ、数十億の人々に無料版を提供するという戦略の概要を明らかにしました。 ザッカーバーグ氏は同日公開されたInstagramの動画で、Metaが「Muse Spark 1.2」の重みデータも公開すると述べ、6,500語に及ぶエッセイの中で、この動きを中国の開発者による重みデータの公開への回答であると位置付けた。

性能が向上し続けるモデルをサポートするには、完成したモデルがユーザー自身のデバイス上で動作する場合であっても、トレーニングには依然として大規模な集中型コンピューティングが必要となる。MetaはNebius社と、最大270億ドル規模の5年間の契約を締結した。これには120億ドルの専用容量と、さらに150億ドル分のオプションが含まれている。

開発者は現在、Muse Glimmerの重みをダウンロードできるほか、さまざまなハードウェア上でAIモデルを効率的に実行するためのソフトウェアであるllama.cpp、MLX、ExecuTorchに対する最適化されたサポートも、近日中に提供される見込みだ。また、MetaはAMD、Arm、Dell、Intel、Nvidiaと連携し、デバイス間のパフォーマンス最適化に取り組んでいる。