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Meta: Muse Glimmer 30B (batch)
meta/muse-glimmer-30b:batch
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
O Muse Glimmer 30B da Meta é um modelo multimodal denso de pesos abertos publicado sob a licença Apache 2.0, destilado do Muse Spark e projetado para cargas de trabalho agênticas autônomas em hardware de consumo. Aceita texto e imagens, gera texto e oferece contexto de cerca de 131K tokens, chamadas de ferramentas, saídas estruturadas e esforço de raciocínio ajustável. O catálogo da OpenRouter o lista como uma variante em lote com raciocínio sempre ativado. As avaliações reportadas pelo fornecedor sugerem bons resultados para sua classe de tamanho, mas a verificação independente é limitada.[1][2]
Pontos fortes
- Projetado para implantação local: a ficha do modelo indica que pesos quantizados em 4 bits cabem em GPUs de consumo e um modelo auxiliar de rascunho acelera a geração com perda mínima de qualidade reportada.[2]
- Os testes reportados pelo fornecedor indicam forte capacidade agêntica para seu tamanho, com raciocínio em várias etapas, uso preciso de ferramentas e recuperação de falhas.[2]
- Ampla superfície de recursos no catálogo: entrada de texto e imagem, chamadas de ferramentas, saídas estruturadas, esforço de raciocínio ajustável e treinamento em mais de 100 idiomas.[1][2]
Limitações
- O fornecedor alerta que o modelo pode gerar respostas imprecisas ou enviesadas, errar em raciocínio de várias etapas em cenários novos, tratar vídeo apenas como quadros e não ter sido avaliado em todos os idiomas de seus dados de treinamento.[2]
- As avaliações adversariais do fornecedor mostram riscos residuais de injeção de prompts e de fluxo de informações; ele recomenda implantação atrás de guardrails externos, e não há suporte a entrada ou saída de áudio.[2]
- A evidência é em grande parte uma única ficha do fornecedor mais uma entrada de catálogo; os números de desempenho são reportados pelo fornecedor, sem verificação independente, então valide desempenho e custos na sua própria carga de trabalho.[1][2]
Onde usar
- Agentes locais que planejam tarefas de longo horizonte e invocam ferramentas podem se encaixar em seu design, embora a confiabilidade real deva ser testada antes.[2]
- Assistentes de codificação e fluxos agênticos de engenharia de software são plausíveis dados os resultados reportados pelo fornecedor, mediante validação nos seus repositórios.[2]
- Fluxos que interpretam capturas de tela, gráficos ou documentos junto com texto podem aproveitar sua entrada multimodal quando a latência permitir.[2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Meta: Muse Glimmer 30B (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Meta: Muse Glimmer 30B (batch)Fontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
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...
Especificações
- ID do modelo
- meta/muse-glimmer-30b:batch
- ID canônico
- meta/muse-glimmer-30b-20260810
- Criador
- meta
- Adicionado ao OpenRouter
- 09.08.2026
- Comprimento de contexto
- 131,072
- Modalidade
- text+image->text
- Modalidades de entrada
- text, image
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.240 / saída $0.960
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | CC — abaixo da faixa B | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programação | BB — próximos 30% da coorte | — |
| Agentes | BB — próximos 30% da coorte | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | entrada: image |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Intelligence index | 6.3 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Coding index | 49 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 8.5 | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtaxa de vitória 26% · posição 100 | 1,070Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestaxa de vitória 35.7% · posição 81 | 1,160Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtaxa de vitória 29.9% · posição 94 | 1,109Elo | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttaxa de vitória 39.6% · posição 63 | 1,198Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetaxa de vitória 39.1% · posição 73 | 1,186Elo | BB — próximos 30% da coorte | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepInfrabf16 | 131,072 | $0.240 | $0.960 | — | — | — |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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