Meta推出小型AI模型，只需一塊顯卡即可在本地運行，扎克伯格呼籲美國政府：降低開源AI的准入門檻

Meta執行長馬克·扎克伯格週一宣布，公司將很快恢復發布部分開源AI模型，並推出新型輕量級模型Muse Glimmer，同時呼籲美國政府降低對開源AI的政策限制。

新模型名為Muse Glimmer，是Meta旗下Muse Spark 1.2模型的精簡版本，擁有300億參數，只需一塊顯示卡即可運行，主要面向行程管理、文件整理等代理任務。模型權重將於Hugging Face平台開放下載，Meta同時計劃開放更強大的Muse Spark版本的權重。

在治理層面，扎克伯格宣布Meta將建立一套新的治理結構，賦予公司獨立董事會批准模型發布安全標準的權力，以回應外界對開放權重模型安全風險的持續關切。

扎克伯格在聲明中直接指出政策層面的結構性障礙。他表示，由於美國實驗室在訓練數據方面必須遵守諸多額外限制，外國實驗室目前在開放權重領域擁有多項優勢。「美國政策必須減少這種額外的阻力。」他同時強調，限制對外國開源模型的存取並非有效解決方案。

中國初創企業目前在開放權重模型競賽中處於領先地位，月之暗面的Kimi K3、阿里巴巴的Qwen3.8-Max以及DeepSeek的V4-Flash，其性能均可與美國AI實驗室的頂尖系統相媲美。相比之下，OpenAI、Anthropic及Alphabet旗下Google的領先模型均為閉源。

據路透社兩位熟悉相關討論的消息人士透露，特朗普政府本月稍早已告知AI開發者，將不會對開放權重AI模型進行自願性安全測試，此舉被部分業界人士視為對開源路線的間接背書。

與OpenAI、Anthropic等「前沿實驗室」的領先閉源模型相比，開放權重模型通常成本更低，且核心組件對外公開，便於用戶自訂。隨著企業對日益膨脹的AI支出越來越警惕，以及近期涉及多家主流AI平台的網絡安全事件引發關注，這一模式正獲得越來越多的市場認可。

AI程式協作平台Hugging Face上月披露，在遇到OpenAI失控模型入侵後，該平台使用了一款中國開放權重模型加以應對，原因在於閉源模型於網路安全應用場景存在功能限制。扎克伯格在聲明中還明確倡導AI模型蒸餾技術——即利用強大AI系統訓練規模更小的模型——這正是Muse Glimmer的核心技術路徑。

Muse Glimmer的發布背後，是Meta於AI基礎設施上持續加碼的資本邏輯。Meta與Amazon、Alphabet、Microsoft一同，已承諾累計投入逾2萬億美元擴充AI能力，相關支出涵蓋硬體採購及數據中心建設。Meta正規劃一項雲基礎設施業務，計劃仿照Amazon雲端服務模式，對外銷售AI運算能力與模型存取權限。

同時，Meta週一宣布設立10億美元基金，用來投資其擁有並營運數據中心的美國社區。此前，包括Meta與Google在內的超大規模雲端運算企業於美國多地擴張數據中心時，已因資源佔用問題遭遇地方阻力，此次基金設立被視為緩和地方關係的舉措之一。