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Muse Glimmer

Meta · Veröffentlicht Aug. 2026

Bedingt

Muse Glimmer ist Metas 30B Open-Weight-Agentenmodell, destilliert aus dem geschlossenen Muse-Spark-Frontier-Modell und unter Apache 2.0 veröffentlicht. Mit 4-Bit-Quantisierung führt es mehrschrittiges Tool Calling, multimodales Reasoning und Fehlerbehebung auf einer einzelnen 24-GB-Consumer-GPU ohne Cloud-Abhängigkeiten aus.

Ist es das Richtige für dich?

Gut für

  • Lokale agentische Workflows — läuft auf einer einzelnen 24-GB-Consumer-GPU mit ~20 GB quantisiert, keine Cloud oder Internet nötig
  • Tool Use und Function Calling — zuverlässige schema-basierte Tool-Aufrufe über lange Multi-Turn-Agenten-Sessions
  • Multimodales Reasoning — enthält einen 1,8B ViT-G/14 Perception Encoder für Screenshots, Diagramme und Dokumente

Nicht geeignet für

  • Terminal-/OS-Automation — liegt hinter Qwen3.6-27B bei TerminalBench 2.1 (51,7 vs. 60,7) und OSWorld-Verified (65,9 vs. 75,6)
  • Reproduzierbarkeitskritische Einsätze — nur Apache-2.0-Gewichte; keine Trainingsdaten oder Code veröffentlicht

Leistung nach Aufgabe

Agentische Aufgabenerfüllung

Very Good

Führt vor Gemma4-31B und Qwen3.6-27B bei MCP Atlas (75,5) und DeepSearch QA (74,6)

Code-Generierung

Very Good

SWE-Bench Verified 76,0, SWE-Bench Pro 51,2 — wettbewerbsfähig mit Qwen3.6-27B

Mathe-Reasoning

Excellent

AIME-2026-Ergebnis von 94,7, gleichauf mit Qwen3.6-27B (94,1) und besser als Gemma4-31B (89,2)

Terminal-/CLI-Automation

Good

TerminalBench-2.1-Ergebnis von 51,7 — deutlich hinter Qwen3.6-27B (60,7)

Preise

Eingabe

Free (open weights)

Ausgabe

Free (open weights)

Kontext

131K tokens

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Benchmarks

BenchmarkWertQuelle
MCP Atlas (Public)75.5 Quelle
DeepSearch QA74.6 Quelle
SWE-Bench Pro51.2 Quelle
SWE-Bench Verified76.0 Quelle
TerminalBench 2.151.7 Quelle
AIME 202694.7 Quelle
GPQA Diamond (AA)83.5 Quelle

Noch keine Urteilsänderungen

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Prüfprotokoll

Noch keine Prüfungen

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