Muse Glimmer 30B’yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?

Evet. Ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve model meta-models/Muse-Glimmer-30B olarak Hugging Face’de mevcut. Meta özellikle tüketici donanımı için optimize etti, ancak yoğun 30B model anlamlı VRAM gerektirir.

API ile kullanımı ne kadar tutuyor ve bağlam uzunluğu ne kadar?

Giriş için milyon token başına 0,30$, çıktı için milyon token başına 1,20$ fiyatlandırma var; bağlam penceresi 131.072 token.

Glimmer, Muse Spark’tan nasıl farklı?

Muse Glimmer 30B, Muse Spark’tan damıtılmıştır ve Spark’ın ham ölçeğinin bir kısmını tüketici donanımında çalışacak boyuta takas eder; damıtma süreci genel performans yerine özellikle ajan yeteneklerine odaklanmıştır.

Muse Glimmer 30B

5242°

#llm #meta #görüş #akıl yürütme #ajanlar #kodlama

Modeli çalıştır

Teklifler / Reklamlar

OpenRouter Terminal / API

Token başına ödeme

Bu modelle tarayıcıda sohbet edin veya tek bir API anahtarıyla kodunuzdan çağırın.

Meta | 131,072 token bağlam | $0.30/M giriş, $1.20/M çıkış. Muse Glimmer 30B, Meta Superintelligence Labs tarafından Muse Spark'tan damıtılmış, yoğun ve açık ağırlıklı çok modlu bir modeldir. Tüketici donanımında otonom ajanlar için optimize edilmiştir. Uzun vadeli ajan ve kodlama iş akışları için uygundur; çok adımlı akıl yürütme, güvenilir araç kullanımı, hata kurtarma, görüntü anlama ve 100'den fazla dilde çok dilli destek sunar.

Bu model için rehberler

Ollama vs LM Studio (2026): Hangi Yerel AI Uygulamasını Kullanmalı ve Her Biri Hangi Üst Modelleri Çalıştırıyor

Yerel AI için aslında ne kadar VRAM gerekiyor?

GGUF dosyası nedir? Kuantize modellerin açıklaması (Q4, Q8, fp8, NF4)

Tüm rehberler

Kaptanın notları

Captain tarafından yazıldı, ev editörü

2026-10-13 tarihli notlar

Muse Glimmer 30B, Meta Superintelligence Labs tarafından Muse Spark’tan damıtılmış, tüketici donanımında çalışan otonom ajanlar için özel olarak geliştirilmiş açık ağırlıklı multimodal bir modeldir. Yaklaşık 30 milyar parametreye sahip olup, metin ve görüntüleri iç içe kabul eder, 100’den fazla dili kapsar ve Apache 2.0 lisansına sahiptir. Bulut bağımlılığı olmadan araç kullanımı, kod ve görüntü anlama yetenekleri olan yetkin bir yerel ajan istiyorsanız, bu boyut sınıfına bakmalısınız.

İle tanınır

Ajan iş akışları için özel tasarım: araç kullanımı, hata kurtarma ve çok adımlı planlama.
Apache 2.0 altında yerel olarak tüketici donanımında çalışır, bulut gerektirmez.
Ekran görüntüleri, grafikler ve belgeler için özel ViT-G algılama kodlayıcısı.
İstek başına kalite ve hız arasında kontrol edilebilir akıl yürütme çabası.
OpenClaw, Hermes Agent ve diğer ajan iskeletleriyle kutudan çıkar çıkmaz uyumlu.

Dikkat et

Yalnızca metin çıktısı: model görüntü okur ama oluşturamaz.
Bilgi kesiti 4 Ocak 2026’da sona erer; sonrası bilinmez.
30B yoğun model anlamlı VRAM gerektirir; indirmeden önce donanımınızı kontrol edin.

En iyi

Ajanlar ve araç kullanımı

Denenecek istemler

Çok adımlı hata ayıklama ajanı

Bir Python betiğiniz var, bir web sayfasını kazıyor, JSON yanıtını ayrıştırıyor ve sonuçları CSV’ye yazıyor. Betik sessizce başarısız oluyor ve boş dosya üretiyor. Her aşamayı sistematik inceleyin, hatanın en muhtemel olduğu yeri belirleyin, düzeltilmiş bir betik yazın ve neyi neden değiştirdiğinizi açıklayın.

Ekran görüntüsünden eylem planına

Bir web uygulamasının kontrol panelinin ekran görüntüsünü ekliyorum. Görünen her etkileşimli öğeyi tanımlayın, etiket veya simgesine göre ne işe yaradığını açıklayın, ardından bir ajanın ana tablodaki verileri yerel CSV dosyasına aktarmak için izleyebileceği adım adım bir plan yazın.

Araç çağrısı hata kurtarma

Doğru parametrelerle bir hava durumu API’si çağırdınız ve 429 hız sınırı hatası aldınız. İki dakika içinde rapor için üç şehirdeki güncel sıcaklığa ihtiyacınız var. Seçeneklerinizi akıl yürütün, bir yedek strateji belirleyin ve yeniden deneme yönetimi ile tüm denemeler başarısız olursa kibarca devre dışı bırakma yolunu içeren güncellenmiş araç çağrı mantığını yazın.

İle karşılaştır

Muse Spark 1.3 Contributor
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $0.10/M girdi, $0.20/M çıktı
Muse Spark 1.3
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $1.25/M girdi, $4.25/M çıktı
Muse Wonder
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $4.00/M girdi, $20.00/M çıktı
Muse Spark 1.2
Sadece API modeli
1,048,576 token bağlam · $1.25/M girdi, $4.25/M çıktı

meta tarafından daha fazla metin modeli

İnsanların sorduğu sorular

Muse Glimmer 30B’yi yerel olarak çalıştırabilir miyim?: Evet. Ağırlıklar Apache 2.0 altında açık ve model meta-models/Muse-Glimmer-30B olarak Hugging Face’de mevcut. Meta özellikle tüketici donanımı için optimize etti, ancak yoğun 30B model anlamlı VRAM gerektirir.
API ile kullanımı ne kadar tutuyor ve bağlam uzunluğu ne kadar?: Giriş için milyon token başına 0,30$, çıktı için milyon token başına 1,20$ fiyatlandırma var; bağlam penceresi 131.072 token.
Glimmer, Muse Spark’tan nasıl farklı?: Muse Glimmer 30B, Muse Spark’tan damıtılmıştır ve Spark’ın ham ölçeğinin bir kısmını tüketici donanımında çalışacak boyuta takas eder; damıtma süreci genel performans yerine özellikle ajan yeteneklerine odaklanmıştır.

Kaptanın kararı
Nadir bulunan bir şey: araç kullanımı ve hata kurtarmayı son derece önemli özellikler olarak ele alan, açık ve yerel çalıştırılabilir bir ajan modeli.

Hugging Face'de model kartı

Kaptan bu notları modelin kendi açıklaması ve model kartından yazıyor. Fiyatlar ve bağlam boyutları yazım anındaki sağlayıcıya aittir ve değişebilir.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bu skor nasıl hesaplanıyor

Bu modelin henüz herhangi bir kaynaktan popülerlik verisi yok, bu yüzden listelerin tamamlanması için 7,000° altında bir geçici sayı taşıyor. Verisi olan bir modelin önünde asla sıralanmaz. Bir kaynak rapor verdiğinde burada detaylar görünür.

Terimler: burada kullanılan ifadeler

Isı puanı: Bir modelin şu anda ne kadar kullanıldığı ve istendiğini gösteren tek sayı, 0° ile 9.999° arasında. Bu sitedeki en sıcak modeller listeleri buna göre sıralanır, başka hiçbir şeyle değil.
Taban: Gerçek verisi olan her modelin başladığı 7.000°. Ölçek 0° ile 9.999° arasında; tabanın altı veri olmayan modeller için ayrılmıştır, böylece veri olan model her zaman veri olmayanın üstünde yer alır. Taban herkes için aynıdır ve karar vermez; üzerindeki derece ölçümdür.
İndirme eşdeğerleri: Puanın indirme olarak saydığı her şeyin toplamı: indirmeler, her torrent seed'ı 1.000 olarak, her AI Horde resmi ve her jenerasyon sitesindeki çalışma bir olarak sayılır.
Logaritmik ölçek: Onluk sayma, bire bir değil: 1.000'den 10.000'e çıkmak, 10.000'den 100.000'e çıkmakla aynı dereceyi ekler. Devlerin diğerlerini gölgelemesini engeller.
Beğeniler: Her kaynaktan gelen beğeni ve onaylar, logaritmik ölçekte bir indirmenin yarısı değerinde.
Benimsenme oranı: Bir modelin şu anda günde kaç indirme aldığı, bir kaynağın iki ölçümü arasındaki farktan hesaplanır. İndirme teriminin dörtte biri ağırlığında.
Ölçülen ve tahmin edilen: Ölçülen, bir kaynaktan iki okuma olduğu ve farkın gerçek olduğu anlamına gelir. Tahmin edilen ise sadece bugünün toplamının bilindiği ve geçmişin modelin ömrü boyunca dağıtıldığı anlamına gelir; site hangisini gösterdiğini belirtir.
Seeder: Ağırlıkların bir kopyasını torrent üzerinden başkalarının indirebilmesi için çevrimiçi tutan biri veya aynı işi yapan barındırılan bir ayna. Her biri 1.000 indirme olarak sayılır.
AI Horde: Bağışlanan bilgisayarlarda ücretsiz olarak görüntü üreten gönüllü bir ağ. Bir modelle yaptığı görüntü sayısı açıktır ve her biri bir indirme olarak sayılır.
Üretim siteleri: Kendi modellerinin kopyalarını barındıran ve insanların bunlarla üretim yapmasına izin veren siteler, örneğin PixAI, SeaArt ve Yodayo. İndirmeleri Civitai gibi sayılır ve her üretim bir indirme olarak kabul edilir.
OpenRouter tokenları: Claude veya GPT gibi API üzerinden sunulan bir metin modelinin indirilecek ağırlıkları yoktur, bu yüzden kullanımı tokenlarla ölçülür: son 30 günde OpenRouter üzerinden okuduğu ve yazdığı metin parçaları. Her 10,000,000 token bir indirme sayılır. Kaynak: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Tam model (checkpoint): Ağırlıkların kendisi, kendi başına üretim yapan dosya. Eklentilerin buna bağlı olması nedeniyle ekstra puan alır.
LoRA ve embedding: Başkasının ağırlıklarını belirli bir stile, karaktere veya konsepte yönlendiren küçük eklenti dosyaları. Tek başlarına çalışamazlar.
Aile ve ağırlıklar: Bir modelin üzerine kurulduğu temel, örneğin SD 1.5, SDXL, Flux veya Wan. Her model ailesinin ağırlıklarının yayın tarihini miras alır.
Yaş: Ailenin ağırlıklarının ne kadar önce çıktığına göre çıkarılan derece: yılda 150°, maksimum 750°. Yıllar içinde biriken eski indirmeleri listenin en üstünde tutar.
Aile desteği: Bu sitenin şu anda desteklediği bir ailenin LoRA'ları için küçük, sınırlı bir destek, her zaman detaylarda listelenir.
Yer tutucu puan: Henüz hiçbir kaynaktan rapor almamış bir modele verilen tabanın altındaki sabit bir sayı, böylece listeler eksiksiz kalır. Hiçbir zaman veri olan bir modelin üstünde sıralanmaz.
Yeni! (hoşgörü süresi): 7 günden daha yeni modeller puan yerine Yeni! gösterir ve sıralamada yer almaz. Puanları ilk günden hesaplanır, ancak bir günlük model her şeyden hızlı büyür, bu yüzden beklemeden haftanın #1'i her zaman dün çıkan model olurdu, haftalarca dayanmış olan değil.
Trend: Bir modelin belli bir dönemdeki büyümesinin, aynı dönemdeki tipik model büyümesiyle karşılaştırılması. Tipikten hızlıysa yükseliş, yavaşsa düşüş olarak okunur.
Tipik model: Kataloğun ortası: rakamı olan modellerin yarısı dönemde daha hızlı büyüdü, yarısı daha yavaş.

Benzer Modeller

Görsel, Video ve Metin Üretimi için Yapay Zeka Modelleri

Muse Glimmer 30B, açık kaynak yapay zeka görsel, video ve metin modellerinin salt okunur kataloğu ModelTrends.ai'de listelenen Text / LLM ailesine ait bir metin modeli modelidir. Diğer Text / LLM modelleriyle karşılaştırın ve trendini görmek için popülerlik puanına bakın.

Daha fazla Text / LLM modeli Daha fazla Text / LLM Metin / LLM llm meta görüş akıl yürütme ajanlar kodlama yerel

Model Ailesine Göre Göz At