I modelli Muse-Glimmer-30B e Qwen 3.8-27B sono ora disponibili su Amazon SageMaker JumpStart
I modelli Muse-Glimmer-30B di Meta e Qwen 3.8-27B di Alibaba sono ora disponibili su Amazon SageMaker JumpStart, ampliando il portafoglio di modelli di fondazione disponibili per i clienti AWS. Questi due modelli offrono funzionalità specializzate che spaziano dai flussi di lavoro agentici locali autonomi al ragionamento multimodale a lungo orizzonte, consentendo ai clienti di distribuire soluzioni di IA scalabili e ad alte prestazioni sull'infrastruttura AWS.
I modelli rispondono a diverse sfide dell'IA per le aziende con capacità dedicate:
Muse-Glimmer-30B è progettato per attività agentiche autonome con ragionamento in più fasi, utilizzo di strumenti e recupero degli errori. Questo modello denso da 30 miliardi di parametri, sviluppato da Meta Superintelligence Lab, combina un encoder di percezione dedicato ViT-G/14 da circa 1,8 miliardi di parametri con input di testo e immagini intercalati, una finestra di contesto superiore a 131K e un livello di ragionamento selezionabile (da basso a estremamente alto). Rilasciato con licenza Apache 2.0, gestisce chiamate sequenziali agli strumenti, si riprende dagli errori e funziona interamente senza infrastruttura cloud, un aspetto ideale per gli agenti aziendali sempre attivi.
Qwen 3.8-27B eccelle in coding, attività agentiche in più fasi e comprensione multimodale di testo, immagini e video. Si tratta di un modello denso vision-language nativo da 27 miliardi di parametri, con una finestra di contesto di 262K (estendibile a circa 1M tramite lo scaling YaRN), che offre miglioramenti sostanziali rispetto al suo predecessore, con livelli di impegno di ragionamento regolabili. Con un punteggio di 61,7 su SWE-bench Pro e un ingombro di circa 17 GB in versione quantizzata, porta a termine attività complesse in più fasi con maggiore affidabilità.
SageMaker JumpStart consente ai clienti di distribuire uno qualsiasi di questi modelli con pochi clic per rispondere a specifici casi d'uso di IA.
Per iniziare, accedi al catalogo modelli di SageMaker JumpStart nella console SageMaker oppure utilizza l'SDK SageMaker Python per distribuire i modelli nell'account AWS. Per ulteriori informazioni sulla distribuzione e l'utilizzo dei modelli di fondazione in SageMaker JumpStart, consulta la documentazione di Amazon SageMaker JumpStart.