Meta 开源多模态模型 Muse Glimmer-30B，主打本地智能体场景
Meta 发布 30B 参数开源多模态模型 Muse Glimmer，从 Muse 蒸馏而来，采用 Apache 2.0 许可，定位于本地智能体场景如编码、文档分析和个人助理。
推荐理由：原文给出架构细节、跑分对比和多套部署方案，读者可据此评估其在本地多模态智能体场景的可用性。
#Meta
#Meta
今日 0 条Hugging Face Blog精选AI 评分7979
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Meta 发布 Llama 4 Maverick 与 Scout，Hugging Face 同步上线权重与生态支持
Meta 发布 Llama 4 Maverick（约 400B、128 专家）和 Scout（约 109B、16 专家），均为 17B 激活参数的 MoE 原生多模态模型，在最多 40 万亿 token、200 种语言数据上训练。
推荐理由：官方公告给出两款模型的参数、上下文长度与架构细节，读者可以据此评估部署门槛和与 transformers 的集成方式。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Llama 3.2：11B/90B 视觉模型与 1B/3B 端侧文本模型上线 Hugging Face
Meta 发布 Llama 3.2，Hugging Face 上线 10 个开放权重模型，包括 11B 和 90B 两个视觉模型（各有 base 与 instruct 版本）以及 1B 和 3B 两个可端侧运行的文本模型。
推荐理由：原文来自 Hugging Face 官方，详细说明了 Vision 与端侧小模型的规模、显存需求、许可证限制和上手方式，适合据此评估是否采用。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 3.1（8B/70B/405B），支持 128K 上下文与多语言
Meta 发布 Llama 3.1 系列，在 Hugging Face Hub 上线 8B、70B、405B 三个规模共 8 个开放权重模型，上下文长度提升至 128K tokens，支持 8 种语言和工具调用。
推荐理由：官方发布说明覆盖了三个规模、内存需求和量化权重，读者可以据此选择适合自己硬件的部署与微调路径。
Hugging Face Blog精选AI 评分8383 Meta 发布 Llama 3，8B 与 70B 模型上线 Hugging Face
Meta 发布 Llama 3 开源模型，提供 8B 和 70B 两种规模，各有 base 与 instruct 版本，并附基于 Llama 3 8B 微调的 Llama Guard 2，全部上架 Hugging Face Hub。
推荐理由：官方发布说明完整给出模型规格、许可证变化和部署微调路径，读者可据此评估升级与迁移成本。
Hugging Face Blog精选AI 评分8383 Code Llama 发布：Llama 2 代码特化系列模型接入 Hugging Face 生态
Hugging Face 发布 Code Llama 系列开源代码模型集成，含 7B、13B、34B 三种规格，基于 Llama 2 在 500B token 代码数据上训练，提供 Python 特化版和指令微调版。
推荐理由：官方完整介绍了模型规格、上下文扩展原理和生态接入方式，读者可以直接据此选择规格并上手部署使用。
Hugging Face Blog精选AI 评分9191 Meta 发布 Llama 2，Hugging Face 全面上架 12 个模型
Meta 发布 Llama 2 系列开放模型，包含 7B、13B、70B 预训练及微调版本，采用可商用的 Llama 2 许可证，Hugging Face 同步完成集成并上线全部 12 个模型。
推荐理由：官方完整梳理了 Llama 2 的许可、规格与 HF 生态推理微调路径，读者可据此快速上手开源替代方案。