Muse Glimmer의 개요
Muse Glimmer는 Meta Superintelligence Labs가 2026년 8월 10일에 공개한 오픈 가중치 모델입니다. 4월에 Muse Spark가 Llama 라인을 대체한 뒤 Meta가 처음 내놓은 오픈 라이선스 모델이며, Muse Spark에서 증류했습니다. 약 296억(29.6 billion) 파라미터의 dense 모델로, 18억(1.8 billion) 파라미터의 이미지 인코더를 포함하며 텍스트와 이미지를 읽습니다. 컨텍스트는 131,072 토큰이고 지식 기준일은 2026년 1월 4일입니다.
Meta는 로컬에서 도는 에이전트를 위해 이 모델을 만들었습니다. 도구 호출, 여러 단계의 계획, 실패한 단계로부터의 복구가 대상입니다. 추론 강도는 low, medium, high, xhigh 중에서 정할 수 있습니다. 전체 정밀도는 64GB의 그래픽 메모리를 기준으로 하고, Meta의 자체 양자화 빌드는 32GB와 24GB 카드를 대상으로 하며 15개 벤치마크 평균 정확도 손실은 각각 0.2%와 1%입니다. 번들된 DFlash 'drafter'는 한 번에 16개 토큰을 제안하며, Meta는 RTX 5090에서 출력이 초당 74.9 토큰에서 233.4 토큰으로 늘었다고 측정했습니다.
양자화 가중치와 drafter를 포함해 모두 Apache 2.0입니다. Meta는 자체 API를 제공하지 않습니다. 가중치는 Hugging Face에 있고 GGUF와 ExecuTorch 빌드도 있으며, OpenRouter에는 DeepInfra와 Together의 호스팅 버전이 올라 있습니다. 10월 15일 Meta는 훨씬 큰 오픈 가중치 모델인 Muse Spark Open도 공개했지만, 이쪽은 출처 표기와 매출 관련 조건이 붙은 자체 라이선스입니다.
Muse Glimmer, 쓸 만한 가치가 있습니까?
Meta는 Glimmer를 가중치만 던져 놓는 방식이 아니라 제품으로 내놓았습니다. 공식 양자화 빌드에는 측정된 정확도 손실이 함께 제시되고, speculative decoding용 drafter가 포함되며, 속도표는 RTX 5090과 MacBook 칩 두 종을 다룹니다. 24GB 카드 한 장을 가진 개발자는 첫날부터 검증된 구성을 얻는데, 이런 수고를 들이는 오픈 공개는 드뭅니다.
Meta 자체 표에서는 에이전트 테스트에서 Gemma 4 31B와 Qwen3.6-27B를 앞섭니다. MCP Atlas에서 75.5로 54.2와 62.5를, SWE-Bench Pro에서 51.2로 36.9와 50.2를 앞섭니다. 그래도 Qwen3.6-27B는 OSWorld-Verified에서 75.6 대 65.9, Terminal-Bench 2.1에서 60.7 대 51.7로 이겼습니다. 그 뒤 Qwen3.8-27B가 나왔고, Alibaba의 카드는 OSWorld-Verified에서 84.3으로 Glimmer보다 20점 가까이 높다고 밝힙니다. 이 수치는 모두 각 업체가 자체 하네스로 돌린 업체 발표치입니다.
보안 수치는 받는 관심보다 더 주목받아야 합니다. Meta 자체 프라이버시 테스트에서 Glimmer는 26.4%의 사례에서 정보를 유출해 Gemma의 12.1%보다 높았고, AgentDojo 프롬프트 인젝션 테스트에서는 공격이 28.4% 성공했습니다. 도구 접근 권한을 가진 상시 가동 로컬 에이전트로 소개되는 모델이라면, 되돌릴 수 없는 작업에는 확인 프롬프트를 두는 것이 맞습니다. Meta의 카드도 그렇게 권장합니다.
가격은 비교를 더 기울게 합니다. OpenRouter에서 Glimmer는 입력 100만 토큰당 $0.30부터인 반면 Qwen3.8-27B는 $0.04이며, Qwen의 네이티브 컨텍스트 262K는 Glimmer의 131K의 두 배입니다. 미국 연구소에서 나온 깔끔한 Apache 2.0 라이선스와 하드웨어 맞춤 패키징은 실제 장점이지만, 이제는 그것이 Glimmer의 주된 장점입니다.
제 역할을 하는 곳
RTX 4090이나 5090으로 데스크톱 자동화 에이전트를 만드는 1인 개발자
API 비용 없이 도구 호출 에이전트를 완전히 오프라인으로 실행
llama.cpp에서 Meta의 17GB 양자화 빌드와 drafter를 불러옵니다. Meta는 5090에서 초당 233.4 토큰을 측정했습니다. 비용은 카드값이고, 위험은 프롬프트 인젝션입니다. Meta의 AgentDojo 실행에서 28.4%가 성공했습니다.
미국 헬스케어 소프트웨어 회사의 컴플라이언스를 중시하는 엔지니어링 리드
법무팀이 라이선스와 출처를 승인할 오픈 모델 선택
법 이외의 이용 정책이 없는 Apache 2.0이고 미국 연구소에서 나왔으므로, Muse Spark Open의 자체 조건과 일부 구매자가 중국 모델에 대해 제기하는 질문을 피할 수 있습니다. 환자 데이터는 회사가 관리하는 하드웨어에 머뭅니다.
하루 수백 건의 내부 에이전트 세션을 돌리는 스타트업
GPU를 사기 전에 호스팅 엔드포인트로 프로토타입 제작
OpenRouter로 호출합니다. 월 입력 300M, 출력 60M 토큰이면 DeepInfra에서 약 $162입니다. 같은 양을 $0.04/$1.35인 Qwen3.8-27B로 돌리면 약 $93이므로, Glimmer의 호스팅 엔드포인트는 주로 같은 가 중치를 자체 카드로 옮기기 전의 준비 단계로서 의미가 있습니다.
도입 전 확인할 점
- 설정
- Hugging Face에서 GGUF 빌드를 내려받아 llama.cpp, Ollama, LM Studio에서 실행합니다. 추론 강도는 시스템 프롬프트에 'Reasoning strength: high'처럼 지정합니다.
- 연동
- Transformers, vLLM, llama.cpp. Apple silicon용 ExecuTorch 빌드. OpenClaw와 Hermes Agent 스캐폴드에서 작동. 호스팅 호출은 OpenRouter.
- 데이터와 개인정보
- Apache 2.0은 매출 상한 없이 상업적 이용을 허용합니다. 로컬에서 실행하면 아무것도 기기 밖으로 나가지 않으며, OpenRouter에서는 호스팅 제공자의 약관이 적용됩니다. Meta의 학습 데이터에는 자사 제품과 서비스의 정보가 포함됩니다.
- 대규모 사용 시 비용
- 로컬: 17GB 빌드에는 24GB 카드 한 장, 손실이 거의 없는 빌드에는 32GB, 전체 정밀도에는 64GB가 필요합니다. 호스팅: DeepInfra에서 1M 토큰당 $0.30/$1.20, Together에서 $0.35/$1.50이므로 월 입력 300M, 출력 60M이면 약 $162입니다.
- 제한
- 컨텍스트는 131,072 토큰입니다. 입력은 텍스트와 이미지만 가능하고 동영상은 프레임으로 처리합니다. 벤치마크는 업체 발표치뿐입니다. Meta 프라이버시 테스트에서 위반율 26.4%, AgentDojo에서 공격 성공률 28.4%입니다.
좋은 점
- 양자화 가중치와 drafter까지 Apache 2.0
- 24GB와 32GB 카드용 공식 빌드, 측정된 정확도 손실은 1%와 0.2%
- Meta에 따르면 번들 drafter로 RTX 5090이 초당 74.9에서 233.4 토큰으로 향상
- Meta 표 기준 MCP Atlas 75.5로 Gemma 4 31B와 Qwen3.6-27B를 앞섬
아쉬운 점
- Alibaba에 따르면 OSWorld-Verified에서 Qwen3.8-27B가 84.3, Glimmer는 65.9
- 컨텍스트 131K로 Qwen3.8-27B 네이티브 262K의 절반, 오디오 없음, 동영상은 프레임으로만
- Meta 자체 프라이버시 테스트에서 Gemma보다 유출이 많음(26.4 대 12.1)
- 학습 데이터와 코드 미공개
추천 대상
소비자용 GPU 한 장으로 상시 가동 로컬 에이전트를 만들면서, 미국 연구소의 관대한 라이선스를 원하는 개발자.
Muse Glimmer 대안
Muse Glimmer: 자주 묻는 질문
- Muse Glimmer, 쓸 만한 가치가 있습니까?
- Glimmer는 사람들이 가진 그래픽 카드에 가장 꼼꼼하게 맞춘 오픈 모델입니다. 그리고 몇 주 만에 Qwen3.8-27B가 벤치마크에서 이를 앞질렀습니다. 평점은 5점 만점에 4.1점입니다.
- Muse Glimmer의 가격은 얼마입니까?
- Apache 2.0의 무료 가중치이며 Meta API는 없습니다. OpenRouter의 호스팅은 입력 1M 토큰당 $0.30, 출력 1M 토큰당 $1.20부터입니다(DeepInfra).
- Muse Glimmer의 단점은 무엇입니까?
- Alibaba에 따르면 OSWorld-Verified에서 Qwen3.8-27B가 84.3, Glimmer는 65.9; 컨텍스트 131K로 Qwen3.8-27B 네이티브 262K의 절반, 오디오 없음, 동영상은 프레임으로만; Meta 자체 프라이버시 테스트에서 Gemma보다 유출이 많음(26.4 대 12.1); 학습 데이터와 코드 미공개.
- Muse Glimmer에 적합한 사람은 누구입니까?
- 소비자용 GPU 한 장으로 상시 가동 로컬 에이전트를 만들면서, 미국 연구소의 관대한 라이선스를 원하는 개발자.
- 팀이나 프로덕션 환경에서 Muse Glimmer의 비용은 얼마입니까?
- 로컬: 17GB 빌드에는 24GB 카드 한 장, 손실이 거의 없는 빌드에는 32GB, 전체 정밀도에는 64GB가 필요합니다. 호스팅: DeepInfra에서 1M 토큰당 $0.30/$1.20, Together에서 $0.35/$1.50이므로 월 입력 300M, 출력 60M이면 약 $162입니다.
- Muse Glimmer에 회사 데이터를 맡겨도 안전합니까?
- Apache 2.0은 매출 상한 없이 상업적 이용을 허용합니다. 로컬에서 실행하면 아무것도 기기 밖으로 나가지 않으며, OpenRouter에서는 호스팅 제공자의 약관이 적용됩니다. Meta의 학습 데이터에는 자사 제품과 서비스의 정보가 포함됩니다.
- Muse Glimmer의 가장 좋은 대안은 무엇입니까?
- 저희가 리뷰한 것 중 가장 가까운 대안은 Qwen3.8-27B, Gemma 4, gpt-oss-20b 및 Muse Spark 1.3입니다.
답변 확인일: 2026년 10월 22일.
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