Muse-Glimmer-30B 和 Qwen 3.8-27B 模型現已在 Amazon SageMaker JumpStart 提供

張貼日期: 2026年8月27日

Meta 的 Muse-Glimmer-30B 和 Alibaba 的 Qwen 3.8-27B 模型現已在 Amazon SageMaker JumpStart 提供，擴充了 AWS 客戶可用的基礎模型組合。這兩個模型提供涵蓋自主本機代理式工作流程和多模態長期推理的專業功能，讓客戶能在 AWS 基礎結構上部署高效能、可擴展的 AI 解決方案。

這些模型以其專精能力解決不同的企業 AI 挑戰：

Muse-Glimmer-30B 專為具備多步驟推理、工具使用和故障復原的自主代理式任務打造。這個來自 Meta Superintelligence Lab 的 300 億參數密集模型，結合專用的約 18 億參數 ViT-G/14 感知編碼器、交錯的文字和影像輸入、131K+ 的內容視窗，以及可選擇的推理強度 (低至特高)。此模型採用 Apache 2.0 授權，能處理循序工具呼叫、從故障中復原，並且完全不依賴雲端基礎結構運作，非常適合全天候運作的企業代理程式。

Qwen 3.8-27B 擅長程式設計、多步驟代理式任務，以及文字、影像和影片的多模態理解。這是一個具備 262K 內容視窗的密集型 270 億參數原生視覺語言模型 (可透過 YaRN 擴展至約 1M)，並具備可調整的推理努力程度，相較前代模型帶來大幅提升。此模型在 SWE-bench Pro 中獲得 61.7 分，量化後執行僅需約 17 GB，能以更高可靠性完成複雜的多步驟任務。

透過 SageMaker JumpStart，客戶只需點擊幾下，即可部署任何一種模型來滿足其特定 AI 使用案例。

若要開始使用這些模型，請前往 SageMaker 主控台中的 SageMaker JumpStart 模型目錄，或使用 SageMaker Python SDK 將模型部署至您的 AWS 帳戶。如需在 SageMaker JumpStart 中部署與使用基礎模型的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker JumpStart 文件。