既然 Kimi K3 已经把开放 Agent 模型带到 2.8T 参数这个规模，@Meta 为什么还发布一个 30B 的 Muse Glimmer？ Kimi K3 代表的是一条很明确的路线：继续扩大开放模型的能力边界—— 2.8T 参数、1M context、视觉理解，面向长程 coding、知识工作和深度推理。Kimi 官方还建议用 64+ accelerators 的 supernode 部署它。它更接近在回答： 开放模型还能承载多复杂的 Agent 任务？ Glimmer 选择的是另一种部署尺度。 30B 多模态、Apache 2.0 开放权重。 HuggingFace在发布说明里直接写了本地 coding、文档分析、个人助手，以及 “Claw- or Hermes-like setups”；发布当天还提供 transformers、llama.cpp、vLLM 接入，并展示了 GGUF 量化和 OpenAI-compatible endpoint 的本地运行路径。 Llama 早就能接进 Agent，Glimmer 的变化不在于第一次具备这项能力。我认为重点是： 这次发布把模型的使用语境更明确地放到了自行部署 Agent 的开发者场景里。 当然，本地不等于轻量。HF 给出的 BF16 推理参考仍是 1×80GB H100，这不是普通人能部署的；量化后的性能、硬件门槛和长期运维成本，还需要真实使用验证。 所以 Meta 发 Glimmer，并不是拿 30B 去打压 2.8T。 K3 把开放模型推向更大的能力规模；Glimmer 则把多模态、开放权重、量化路径和本地 Agent 工作流结合在一起。 Meta 这次关注的可能是另一类需求：开发者是否能把模型部署、修改，再接进自己的文件、工具和工作流。 出处：

🤔开始布局Altcoin, 最近子弹都快打完了，押注10月超级山寨季！#Defi2#.0 #AI# 翻看我之前的推文已经押注了好几个AI赛道的。 这轮山寨季AI赛道必然是趋势，在之前发现的GPU算力租赁项目 @spheron $SPON 7月底已经上了好几个交易所，目前价格在0.086U，流通市值17M，在AI算力赛道来说这个价格是被低估的。 Spheron 是AI赛道的Infra，把去中心化算力与 AI agent 市场落地为可计费的基础设施，已有真实客户与营收验证。 目前能看到的spheron项目合作的生态都是大家熟知的大型项目，并且已经付费使用，因此产品不在是概念，而是落地的实用性应用。比如KlippyAI（用户已用 Spheron 生成 5,000+ 视频 NFT）、Gensyn、Kuzco、Gradient、Sentient、与 Base 等 Layer2 对接。并且DePIN 社区驱动与 Supernoderz 的低门槛部署，共同加速节点扩张和商业化落地。 为什么看好spheron，目前来说代币总量为10亿，流通量为2.1756亿，市值为1700万美金，在当下这种算力需求旺盛的节点，这样的市值是完全被低估的，潜力空间很大，AI赛道估值最低都可以去500M。 不论是AI agent，以及小型的开发者，他们都可以租用算力，并且算力租用很便宜，这能吸引大部分用户使用。而$SPON 是算力与 Agent 市场内的结算与质押必须通证，生态使用直接转化为代币需求。 结合质押、回购与锁定机制保障长期价值，并已通过客户与营收验证市场需求。在算力需求高涨背景下，凭借低成本 GPU 租赁与企业扩张，Spheron 形成良性闭环并持续提升 $SPON 的真实需求。 看好！拿稳一点^_^ CA：Base：0x080d43c2164afdbc3712422ce78ab902ccab5ca1