Muse-Glimmer-30B 和 Qwen 3.8-27B 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供

发布于: 2026年8月27日

Meta 的 Muse-Glimmer-30B 和阿里巴巴的 Qwen 3.8-27B 模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 中提供，为 AWS 客户提供了更丰富的基础模型选择。这两种模型带来了涵盖自主本地代理式工作流和多模态长周期推理在内的专业功能，助力客户在 AWS 基础设施上部署高性能、可扩展的人工智能解决方案。

这些模型利用专业功能应对不同的企业人工智能挑战：

Muse-Glimmer-30B 专为自主代理式任务而设计，支持多步推理、工具使用和故障恢复。这款来自 Meta Superintelligence Lab 的 300 亿参数密集型模型结合了专用的约 18 亿参数 ViT-G/14 感知编码器（支持交织的文本和图像输入）、13.1 万以上的上下文窗口，以及可选的推理强度（从低到极高）。该模型基于 Apache 2.0 许可发布，支持顺序调用工具、从故障中恢复，且完全无需云基础设施即可运行，非常适合始终在线的企业代理。

Qwen 3.8-27B 在编码、多步代理式任务以及对文本、图像和视频的多模态理解方面表现出色。这款密集型原生视觉语言模型拥有 270 亿参数，上下文窗口达 26.2 万（可通过 YaRN 扩展至约 100 万）。其推理强度可调，性能较前代显著提升。该模型在 SWE-bench Pro 测试中获得 61.7 分，量化后运行大小约为 17 GB，能够以更高的可靠性完成复杂的多步骤任务。

借助 SageMaker JumpStart，客户只需点击几下即可部署这些模型中的任何一个，以解决其特定的人工智能使用案例。

要开始使用这些模型，请导航到 SageMaker 控制台中的 SageMaker JumpStart 模型目录，或使用 SageMaker Python SDK 将模型部署到您的 AWS 账户。有关在 SageMaker JumpStart 中部署和使用基础模型的更多信息，请参阅 Amazon SageMaker JumpStart 文档。