Muse-Glimmer

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Qwen3.8Muse-Glimmer

Qwen3.8 跑 30 小时还翻车，小模型三小时搞定 — 架构巧比参数大更重要

一名 r/LocalLLaMA 用户测试发现，Qwen3.8 高投入模式跑完一套基准要 30 小时、还挂了 16 题；Muse Glimmer 三小时搞定，隐式知识得分反而更高。架构巧思开始比参数堆叠更重要，做本地部署和 AI 选型的人值得记一笔。

DeepSeekMuse-Glimmer

Reddit 用户拿 DeepSeek 加视觉模型搭出'自审代码'工作流 — 中国开源社区比公司跑得快

一位 Reddit 用户用未发布的 DeepSeek-V4-Flash 配合本地视觉模型，让 AI 自己写代码、自己截图、自己挑刺修改，跑出一段动画。背后是开源社区正在试出大公司还没敢发的玩法。

UnslothMuse-Glimmer

Unsloth 推 30B 参数开源模型 — 本地跑大模型开始走出极客圈

Unsloth 上线 Muse-Glimmer-30B 的 GGUF 量化版本，意味着普通用户的笔记本也能跑 300 亿参数的大模型。我们关心的是：本地化部署正在从极客玩具变成企业 IT 的备选项。