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Meta: Muse Glimmer 30B

Descrizione della fonte (inglese)

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...

Vedi la fonte su OpenRouter Hugging Face
Panoramica

Specifiche del modello

Contesto
131.072 tokens
Output massimo
16.384 tokens
Architettura
text+image->text
Tokenizer
Other
Limite di conoscenza
Non indicato
Moderato
No
OPENROUTER

Prezzi completi

Tariffe sincronizzate da OpenRouter, per milione di token.

Input
$0.3
per milione di token
Output
$1.2
per milione di token
Lettura cache
$0.04
per milione di token
API

Configurazione del modello

Parametri predefiniti

temperature
1
top_p
0.95
top_k
64

Ragionamento

Ragionamento obbligatorio
Sì
Parametri predefiniti
medium
Capacità e modalità
xhigh, high, medium, low
API

Avvio rapido

Imposta OPENROUTER_API_KEY localmente. Python richiede requests; JavaScript viene eseguito in Node.js. Conserva la chiave sul server.

Documentazione API

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!"}]}'
Capacità e modalità

Input → Output

Input
textimage
Output
text
Ragionamento

No · xhigh · high · medium · low

API

Parametri API supportati

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p
Provider disponibili

3 provider

Verificato: 7 ottobre 2026

Provider live su OpenRouter

Disponibilità, latenza, throughput e routing cambiano continuamente. Consulta la fonte per i dati correnti.

OpenRouter

Phala

Non indicato
Contesto
131K
Output massimo
118K
Input
$0.3
Output
$1.1
Lettura cache
$0.04
Scrittura cache
Non indicato

DeepInfra

bf16
Contesto
131K
Output massimo
16K
Input
$0.3
Output
$1.2
Lettura cache
$0.04
Scrittura cache
Non indicato

Together

Non indicato
Contesto
131K
Output massimo
118K
Input
$0.35
Output
$1.5
Lettura cache
$0.04
Scrittura cache
Non indicato
meta

4 modelli

Tutti i modelli
meta logometa

Meta: Muse Spark Open

Muse Spark Open is a coding-optimized open-weight model. Trained specifically for agentic coding workflows, it delivers higher first-attempt accuracy, reliable tool calling, and deep codebase understanding across the repos developers...

Contesto
1.0M
Input
text · image · video · file · audio
Output
text
Input: $1.25Output: $4.25per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
meta logometa

Meta: Muse Wonder

Muse Wonder is a frontier reasoning model from Meta, designed for complex personal and professional agentic tasks. It accepts text, images, video, audio, and PDF documents and returns text, with...

Contesto
1.0M
Input
text · image · video · file · audio
Output
text
Input: $4Output: $20per milione di token
Vedi i dettagli del modello →
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...

Contesto
Non indicato
Input
audio
Output
transcription
Durata audio: $0.00005 al secondo
Vedi i dettagli del modello →
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...

Contesto
1.0M
Input
text · image · video · file
Output
text
Input: $0.1Output: $0.2per milione di token
Vedi i dettagli del modello →