Ollama ha anunciado la disponibilidad de Muse Glimmer, el nuevo modelo abierto de Meta y el primero lanzado por Meta Superintelligence Labs. Se trata de un modelo multimodal de 30B diseñado para cargas de trabajo de agentes que se ejecutan localmente, según informó la compañía a través de un comunicado.
Con Ollama, los usuarios pueden utilizar Muse Glimmer para impulsar aplicaciones de agentes de codificación como Claude Code, Codex, Pi y otras, así como asistentes personales de larga duración como OpenClaw y Hermes. Para descargar y ejecutar Muse Glimmer localmente, primero es necesario descargar Ollama y luego ejecutar el comando ollama run muse-glimmer.
El motor MLX de Ollama ofrece un rendimiento de última generación en Apple Silicon, con soporte para DFlash y entrada de imágenes. Para ello, los usuarios pueden ejecutar ollama run muse-glimmer:30b-mlx. Esta integración permite que los agentes de codificación realicen llamadas a herramientas de baja latencia y consecutivas en tareas que requieren imágenes, como la creación de sitios web o aplicaciones a partir de dibujos o maquetas, aplicaciones de uso de computadora impulsadas por capturas de pantalla, y la lectura de documentos, recibos y gráficos.
Para ejecutar Muse Glimmer con Claude Code, el comunicado indica que se debe utilizar el comando ollama launch claude –model muse-glimmer. Para un agente de codificación más ligero, se sugiere probar Pi con ollama launch pi –model muse-glimmer. Para marcos de asistentes personales como OpenClaw y Hermes, se pueden usar los comandos ollama launch openclaw –model muse-glimmer y ollama launch hermes –model muse-glimmer respectivamente.
La función ollama launch también funciona con Codex, OpenCode, Copilot y más integraciones. Muse Glimmer también admite una fuerza de razonamiento controlable: baja, media, alta y muy alta. La compañía recomienda usar el nivel alto para tareas complejas de codificación y agentes, y niveles más bajos cuando la velocidad sea más importante.
Con Ollama 0.32.7, el motor MLX ahora es compatible con DFlash, lo que se suma al soporte previo de predicción de múltiples tokens (MTP) para un rendimiento de 1.5 a 1.8 veces más rápido. Esta actualización refuerza el compromiso de Ollama con el rendimiento local y la ejecución eficiente de modelos de última generación.
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