Muse Glimmer 30B (TR)
MODEL PROFILE模型资料LLMTR · 2026-08-10 发布 · muse 家族 · 开源权重 · 1 家平台收录
LLMTR 推出的 muse 系列开源权重多模态模型，面向需要长上下文、图文混合输入，并希望自行部署或接入工具链的开发团队。
模型介绍
Muse Glimmer 30B (TR) 属于 LLMTR 的 muse 系列，2026 年 8 月 10 日发布，权重开放。它支持文本与图像两种输入、仅输出文本，上下文窗口与单次最大输出同为 131072 tokens，知识截止到 2026 年 1 月 4 日。能力清单覆盖推理、工具调用、结构化输出、附件输入与温度调节，指向的是把长材料读进来、按约定格式输出、必要时调用外部接口这类工程化任务，而非单纯的闲聊对话。对中文团队来说，现实价值集中在三处：图像与文本可同次送入，省去先做 OCR 再拼接的环节；长上下文足以容纳整份合同、财报或代码片段；开源权重允许私有化部署，便于在数据不出内网的场景中替换闭源接口。官方未公布训练数据与对齐细节，本站也未收录其公开跑分，选型时需要用自有样本做一轮验证。目前仅 1 家平台收录，价格体系相对单一。
选型建议需要开源权重、图文混合输入与长上下文结构化输出时值得试；预算敏感或要求公开跑分背书时，先比价或另选。
关键指标
适用场景
- 解析含图表的合同或财报截图，连同正文一起输出结构化字段
- 在长上下文的代码与文档中定位问题，并通过工具调用给出修改建议
- 把上百页调研材料压缩成固定字段的 JSON 摘要，直接进入下游系统
- 搭建图文混合输入的问答服务，并用温度参数控制回答的稳定性
- 以开源权重做私有化部署，先在自有样本上验证再决定是否替换闭源接口
暂无：许可证、参数规模、缓存写价（上游未公开，本站不估算）。 资料更新于 93 天前；发布 93 天。
规格与能力
上面没列到的字段官方技术报告与实现细节披露有限，以下为基于公开能力清单与名称中参数规模的定性判断。
- 结构官方未公开层数、注意力机制与视觉编码器设计，名称中的 30B 指向中等参数规模，公开资料较少。
- 能力原生接收文本与图像，输出仅文本；131072 tokens 上下文与同等单次输出上限，可整份读完长文档再作答。
- 披露权重开源，但训练数据配比、对齐方式与视觉塔结构均未见说明，部署前需自行压测显存占用与吞吐。
- 开源权重
- 是
- 模型家族
- muse
能力
推理工具调用结构化输出附件温度调节
同系列其他规格
| 型号 | 厂商 | 参数 | 上下文 | 输入价 | 输出价 |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Glimmer 30B | Meta | 30B | 131.1K | 免费 | 免费 |
| Muse Glimmer 30B (Deep Infra) | Eden AI | — | 131.1K | $0.3/M | $1.2/M |
| Muse-Glimmer-30B-assistant | meta-models | 30B | — | — | — |
性能表现
本站未收录该模型的第三方跑分，以下判断来自能力清单与同价位模型的常见取舍，仅供参考。
- 强项推理、工具调用与结构化输出被列为原生能力，配合长上下文，适合把非结构化长材料转成可解析字段并触发后续动作。
- 短板缺少公开跑分与榜单参照，与同价位模型的真实差距无法量化；长输出下的格式稳定性仍需用自有样本实测。
- 多模态输入支持图像、输出为文本，适合图表、扫描件与正文混合的材料；不具备图像生成能力。
- 可控性支持温度调节，便于在需要稳定 JSON 与需要发散写作的场景间切换，采样参数对格式合规率的影响需自测。
价格与性价比
结合各平台报价与同类对比官方标价为输入 2.0 美元/百万 tokens、输出 5.0 美元/百万 tokens、缓存读 0.5 美元/百万 tokens。
- 定位输入 $2/M、输出 $5/M，在 131K 上下文的开源权重模型里属中高价位，缓存读 $0.5/M 是主要成本缓冲。
- 横向对比以本模型输入价为基准，Muse Glimmer 30B (Deep Infra) 低 85.0%，Ling-3.0-flash-VL 低 97.0%，GLM-4.5 低 70.0%，Grok 3 高 50.0%。
- 同价参照Gemma 4 的输入输出价与本模型一致，价差 0.0%，二者取舍应落在多模态输入与工具调用的实际表现上。
- 平台差价models.dev 与 models.dev · llmtr 两处报价完全相同，输入 $2/M、输出 $5/M，当前没有跨平台价差可套利。
- 省钱重复系统提示与固定知识走缓存读，单价降至 $0.5/M；长输出密集的任务建议先比较低价同族部署再决定。
平台报价对比
2 个来源口径| 来源 | 输入价 | 输出价 | 缓存读 | 相对输入价 |
|---|---|---|---|---|
| models.dev | $2/M | $5/M | $0.5/M | 0.0% |
| models.dev · llmtr | $2/M | $5/M | $0.5/M | 0.0% |
同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $2/M / $5/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。
同类模型对比
5 条| 模型 | 上下文 | 输入价 | 输出价 | 输入价差 | AA 综合 |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemma 4 | 131.1K | $2/M | $5/M | 0.0% | — |
| Apertus 70B Instruct | 65.5K | $0.82/M | $2.92/M | -59.0% | — |
| Apertus 8B Instruct | 65.5K | $0.1/M | $0.2/M | -95.0% | — |
| Muse Glimmer 30B (Deep Infra)Eden AI | 131.1K | $0.3/M | $1.2/M | -85.0% | — |
| GPT OSS 120BOpenAI | 131.1K | $0.178/M | $0.68/M | -91.1% | 140.2 |
取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价
关于 Muse Glimmer 30B (TR) 的常见问题
5 条Muse Glimmer 30B (TR) 的 API 价格是多少？
当前收录的官方口径价格为输入 $2/M、输出 $5/M、缓存读 $0.5/M，单位为美元 / 百万 tokens。不同网关可能有自己的加价与折扣，实际计费以调用平台为准。
Muse Glimmer 30B (TR) 支持多长的上下文？
资料显示上下文窗口 131.1K（131,072 tokens），单次最大输出 131.1K。实际可用长度还取决于调用平台的限制。
Muse Glimmer 30B (TR) 是开源模型吗？
Muse Glimmer 30B (TR) 提供开源权重，可以自行下载部署。本站展示的价格是各托管平台对 API 调用的报价，自部署不计入。
Muse Glimmer 30B (TR) 支持哪些能力？
按当前资料，Muse Glimmer 30B (TR) 支持推理、工具调用、结构化输出、附件、温度调节。输入输出模态为 文本+图片 → 文本。
Muse Glimmer 30B (TR) 可以在哪些平台调用？
当前资料显示该模型被 1 家 provider 或网关收录。本站核对的数据来源包括 models.dev。收录数量只反映公开目录的部署面，不代表任何一家平台的服务质量。
使用注意
- 口径本站未收录该模型公开跑分，对比表中的 AA 一栏对本模型为空，能力差异无法用统一分数衡量。
- 边界知识截止 2026-01-04，之后的信息需依赖工具调用或外部检索；131072 tokens 的输出上限在实际平台上可能被截断。
- 覆盖仅 1 家平台收录，供应渠道单一，切换与容灾余地有限，长期可用性需要持续观察。
资料说明
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。
本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。
本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并，冲突时取优先级高的来源；价格单位为美元 / 百万 tokens。
