Meta 发布开源多模态模型 Muse Glimmer，30B 参数面向本地智能体
Meta 发布 Muse Glimmer，一个从 Muse 蒸馏到 30B 参数、采用 Apache 2.0 许可的多模态模型，面向本地智能体场景，可用于编码、文档分析和个人助手等隐私敏感应用。
推荐理由：Meta 开源 30B 多模态模型，主打本地智能体场景，并给出与同级模型的基准对比和部署路径。
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Hugging Face Blog精选AI 评分7878
Hugging Face Blog精选AI 评分6262 Meta 发布 Llama Guard 4 与 Llama Prompt Guard 2
Meta 发布 Llama Guard 4，一个 12B dense 多模态安全模型，以及两个 Llama Prompt Guard 2 模型（86M 和 22M 参数），模型 checkpoint 已上线 Hugging Face Hub 的 Llama 4 Collection。
推荐理由：Meta 发布 Llama Guard 4 多模态安全模型与 Prompt Guard 2，读者可了解其架构裁剪方式与相对前代的性能变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 4 Maverick 与 Scout，上线 Hugging Face
Meta 发布 Llama 4 Maverick（约 400B 总参数）和 Llama 4 Scout（约 109B 总参数）两款原生多模态 MoE 模型，均为 17B 激活参数，权重已上线 Hugging Face 的 meta-llama 组织。
推荐理由：Meta 发布 Llama 4 两款 MoE 多模态模型，Hugging Face 同步给出架构细节与部署方式，便于判断长上下文与端侧部署取舍。
Hugging Face Blog精选AI 评分8080 Llama 3.2 发布：多模态视觉模型与 1B/3B 端侧文本模型上线 Hugging Face
Meta 发布 Llama 3.2，共 10 个开放权重模型，包括 11B 和 90B 两个尺寸的视觉模型（各含 base 与指令微调版）以及 1B、3B 端侧文本模型，均已上线 Hugging Face Hub。
推荐理由：Meta 与 Hugging Face 同步放出 10 个开放权重模型，含 11B/90B 视觉版与 1B/3B 端侧文本版，可据此判断本地多模态与端侧部署的可行边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 3.1：8B、70B 与 405B，支持多语言和长上下文
Meta 发布 Llama 3.1 系列开源模型，包含 8B、70B、405B 三种规模，各有基础版和指令微调版，上下文长度从 8K 提升到 128K token，支持英语、德语、法语、意大利语、葡萄牙语、印地语、西班牙语和泰语 8 种语言。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3.1 三档开源模型，128K 上下文与工具调用能力配合更宽松的许可证，读者可据此判断开源模型在合成数据与蒸馏上的可用边界。
Hugging Face Blog精选AI 评分8585 Meta 发布 Llama 3 开源大模型，Hugging Face 同步集成
Meta 发布 Llama 3 系列开源大模型，包含 8B 和 70B 两个尺寸，各有基础版和指令微调版，并推出基于 Llama 3 8B 微调的安全模型 Llama Guard 2。
推荐理由：Meta 发布 Llama 3 并同步落地 Hugging Face 生态，读者可据此了解新分词器、GQA 与 8K 上下文带来的变化。
Hugging Face Blog精选AI 评分8888 Meta 发布 Llama 2，Hugging Face 全面接入
Meta 发布开源大语言模型家族 Llama 2，包含 7B、13B、70B 三种规模的预训练与微调版本，采用允许商用的社区许可。Hugging Face 同步完成集成，提供模型卡、transformers 支持、Text Generation Inference 与 Inference Endpoints 部署，并给出用 PEFT 在单张 GPU 上微调 7B 版本的示例。
推荐理由：Meta 开源 Llama 2 并同步接入 Hugging Face 生态，读者可了解其许可、规模与推理微调路径。