Muse-Glimmer-30B と Qwen 3.8-27B モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能に
Meta の Muse-Glimmer-30B および Alibaba の Qwen 3.8-27B モデルが Amazon SageMaker JumpStart で利用可能になり、AWS をご利用のお客様に提供される基盤モデルのポートフォリオが拡充されました。これら 2 つのモデルには、自律的なローカルエージェンティックワークフローからマルチモーダルな長期的推論に至る専門的な機能が備わっており、お客様はハイパフォーマンスでスケーラブルな AI ソリューションを AWS インフラストラクチャ上でデプロイできます。
これらのモデルは、専門的な機能によって、さまざまなエンタープライズ AI の課題に対処します。
Muse-Glimmer-30B は、多段階推論、ツール利用、および障害自己修復を伴う自律型エージェントタスク向けに設計されています。Meta Superintelligence Lab によるこの 30 億パラメータの高密度モデルは、専用の約 18 億パラメータの ViT-G/14 知覚エンコーダーを備え、テキスト/画像のインターリーブ入力、131K 以上のコンテキストウィンドウ、および選択可能な推論強度 (低から超高) に対応しています。Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされており、連続的なツール呼び出しを処理し、失敗からの回復を行い、クラウドインフラストラクチャなしで完全に動作するため、常時稼働する企業向けエージェントに最適です。
Qwen 3.8-27B は、コーディング、マルチステップのエージェントタスク、ならびにテキスト、画像、動画にわたるマルチモーダル理解に優れています。262K のコンテキストウィンドウ (YaRN スケーリングにより最大約 1M まで拡張可能) を備えた 270 億パラメータのネイティブビジョン言語モデルは、推論レベルも調整可能であり、前世代から大幅な向上を実現しています。SWE-bench Pro で 61.7 点を記録し、量子化された状態で約 17GB で動作するこのモデルは、複雑なマルチステップのタスクをより高い信頼性で最後まで完遂します。
SageMaker JumpStart を使用すると、お客様は数回クリックするだけでこれらのモデルをデプロイし、特定の AI ユースケースに対応できます。
これらのモデルの使用を開始するには、SageMaker コンソールの SageMaker JumpStart モデルカタログにアクセスするか、SageMaker Python SDK を使用して AWS アカウントにモデルをデプロイしてください。SageMaker JumpStart での基盤モデルのデプロイと使用方法の詳細については、Amazon SageMaker JumpStart のドキュメントをご覧ください。