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Meta: Muse Glimmer 30B

Beschreibung der Quelle (Englisch)

Muse Glimmer 30B is a dense, open-weight multimodal model from Meta Superintelligence Labs, distilled from Muse Spark and optimized for autonomous agents on consumer hardware. It is suited for long-horizon...

Quelle bei OpenRouter ansehen Hugging Face
Überblick

Modellspezifikationen

Kontext
131.072 tokens
Maximale Ausgabe
16.384 tokens
Architektur
text+image->text
Tokenizer
Other
Wissensstand
Nicht angegeben
Moderiert
Nein
OPENROUTER

Vollständige Preise

Mit OpenRouter synchronisierte Preise; Tokenpreise gelten pro eine Million Token.

Eingabe
$0.3
pro 1 Mio. Token
Ausgabe
$1.2
pro 1 Mio. Token
Cache-Lesen
$0.04
pro 1 Mio. Token
API

Modellkonfiguration

Standardparameter

temperature
1
top_p
0.95
top_k
64

Schlussfolgern

Reasoning erforderlich
Ja
Standardparameter
medium
Fähigkeiten und Modalitäten
xhigh, high, medium, low
API

Schnellstart

Setzen Sie OPENROUTER_API_KEY lokal. Python benötigt requests; JavaScript läuft in Node.js. Bewahren Sie den Schlüssel auf dem Server auf.

API-Dokumentation

curl --fail-with-body https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"meta/muse-glimmer-30b","messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}'
Fähigkeiten und Modalitäten

Eingabe → Ausgabe

Eingabe
textimage
Ausgabe
text
Schlussfolgern

Nein · xhigh · high · medium · low

API

Unterstützte API-Parameter

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p
Verfügbare Anbieter

4 Anbieter

Geprüft: 21. September 2026

Live-Anbieter bei OpenRouter

Verfügbarkeit, Latenz, Durchsatz und Routing ändern sich laufend. Aktuelle Betriebsdaten stehen auf der Quellseite.

OpenRouter

Phala

Nicht angegeben
Kontext
131K
Maximale Ausgabe
118K
Eingabe
$0.3
Ausgabe
$1.1
Cache-Lesen
$0.04
Cache-Schreiben
Nicht angegeben

DeepInfra

bf16
Kontext
131K
Maximale Ausgabe
16K
Eingabe
$0.3
Ausgabe
$1.2
Cache-Lesen
$0.04
Cache-Schreiben
Nicht angegeben

Fireworks

Nicht angegeben
Kontext
131K
Maximale Ausgabe
118K
Eingabe
$0.35
Ausgabe
$1.5
Cache-Lesen
$0.04
Cache-Schreiben
Nicht angegeben

Together

Nicht angegeben
Kontext
131K
Maximale Ausgabe
118K
Eingabe
$0.35
Ausgabe
$1.5
Cache-Lesen
$0.04
Cache-Schreiben
Nicht angegeben
meta

4 Modelle

Alle Modelle
meta logometa

Meta: Muse Voice Transcribe 1.0

Muse Voice Transcribe 1.0 is a synchronous speech-to-text model from Meta. It is suited for push-to-talk, endpointing, and speaker-aware transcription, with keyword biasing for domain terms and language biasing through...

Kontext
Nicht angegeben
Eingabe
audio
Ausgabe
transcription
Audiodauer: $0.00005 pro Sekunde
Modelldetails ansehen →
meta logometa

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Muse Spark 1.3 Contributor is the cost-efficient contributor tier of Meta’s multimodal reasoning model for experimentation, learning, and early-stage agentic, multi-agent, and coding workflows. It is designed to track information...

Kontext
1.0M
Eingabe
text · image · video · file · audio
Ausgabe
text
Eingabe: $0.1Ausgabe: $0.2pro 1 Mio. Token
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meta logometa

Meta: Muse Spark 1.3

Muse Spark 1.3 is a multimodal reasoning model from Meta for long-running agentic, multi-agent, and coding workflows. It is designed to keep track of information across extended tasks, work through...

Kontext
1.0M
Eingabe
text · image · video · file · audio
Ausgabe
text
Eingabe: $1.25Ausgabe: $4.25pro 1 Mio. Token
Modelldetails ansehen →
meta logometa

Meta: Muse Image

Muse Image is an agentic image generation model from Meta that generates and edits images from text and reference images. Unlike single-pass image models, it reasons before it renders, breaking...

Kontext
66K
Eingabe
text · image
Ausgabe
image
Bildausgabe: $0.01 pro Bild
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