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Meta : Muse Glimmer 30B

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Muse Glimmer 30B a été publié par Meta le 10 août 2026 pour les agents locaux, le code en local et l’évaluation d’autres modèles, selon Meta. Selon la documentation de Meta, il lit du texte et des images et produit du texte.

À quoi sert Muse Glimmer 30B

Chat

Muse Glimmer 30B est présenté par Meta, à sa sortie, pour des agents locaux et pour l’évaluation d’autres modèles, appelée LLM-as-a-judge. Selon Meta, à sa sortie, il invoque des outils avec des schémas précis tout au long de flux de travail étendus. Toujours selon Meta, à sa sortie, il est entraîné à diagnostiquer un appel d’outil échoué ou un résultat inattendu, puis à réessayer plutôt qu’à s’arrêter.

Vision et compréhension

Muse Glimmer 30B accepte du texte et des images entrelacés grâce à un encodeur de perception dédié, selon Meta, à sa sortie. Selon Meta, à sa sortie, cette capacité permet à des agents d’interpréter des captures d’écran, des graphiques et des documents au fil de la conversation.

Code

Muse Glimmer 30B est destiné notamment aux agents de code, selon la carte du modèle publiée par Meta. Selon cette carte publiée par Meta, ces agents peuvent écrire du code, déboguer et résoudre des tâches réelles de génie logiciel dans des flux du type SWE-Bench.

Les performances de Muse Glimmer 30B

Muse Glimmer 30B obtient, selon Meta à sa sortie, de bons résultats pour sa catégorie de taille sur plusieurs benchmarks courants, comparé à Gemma4-31B et à Qwen3.6-27B. Selon la carte du modèle publiée par Meta, il atteint en réflexion haute un score de 75,5 sur MCP Atlas (Public), contre 54,2 pour Gemma4-31B et 62,5 pour Qwen3.6-27B, tous deux en mode réflexion.

En réflexion haute, le modèle obtient 51,2 sur SWE-Bench Pro selon la carte du modèle publiée par Meta, contre 36,9 pour Gemma4-31B et 50,2 pour Qwen3.6-27B en mode réflexion. Sur SWE-Bench Verified, il atteint 76,0 en réflexion haute selon la carte du modèle publiée par Meta, contre 66,6 pour Gemma4-31B et 77,2 pour Qwen3.6-27B en mode réflexion.

Bien utiliser Muse Glimmer 30B : réflexion et effort

Muse Glimmer 30B impose une réflexion obligatoire sur OpenRouter. Sur OpenRouter, les niveaux d’effort proposés sont low, medium, high et xhigh, avec medium par défaut.

Selon la carte du modèle publiée par Meta, la force de réflexion se définit dans le prompt système et règle combien le modèle réfléchit avant de répondre. Pour la résolution de problèmes complexes, le code et les tâches d’agent, Meta conseille de choisir high ou xhigh comme niveau de réflexion.

Caractéristiques techniques de Muse Glimmer 30B

Muse Glimmer 30B a été annoncé le 10 août 2026, selon Meta. À sa sortie, le modèle compte 30 milliards de paramètres, selon Meta.

Sur OpenRouter, sa fenêtre de contexte atteint 131 072 tokens, les unités de texte traitées par le modèle. Selon la documentation de Meta, son architecture est un transformeur multimodal dense à décodeur seul, avec un encodeur de vision intégré. Le bloc des caractéristiques reprend les données d’OpenRouter, notamment le contexte, la réponse maximale et les formats d’entrée.

Éditeur
Meta
Produit (selon OpenRouter)
Texte
Sortie
Contexte (selon OpenRouter)
131 k tokens
Réponse maximale (selon OpenRouter)
118 k tokens
Réflexion (selon OpenRouter)
Toujours active
Entrées (selon OpenRouter)
Texte, Image
Licence
Apache 2.0
Paramètres pris en charge (noms techniques de l'API OpenRouter)
toolsstructured_outputstemperaturetop_preasoningseedstopresponse_formatmax_tokens
Hébergeurs via OpenRouter
DeepInfra, Phala, Together

Où utiliser Muse Glimmer 30B

Muse Glimmer 30B était disponible à sa sortie, le 10 août 2026, avec des poids téléchargeables sur Hugging Face, selon Meta. La carte d’accès donne les derniers prix relevés.

À sa sortie, Meta annonçait pour les jours suivants une utilisation en local avec Ollama, LM Studio et Unsloth. Selon Meta, ce calendrier prévoyait aussi le déploiement avec llama.cpp, ExecuTorch et MLX, ainsi que le service à grande échelle avec vLLM et SGLang. Selon la documentation de Meta, le modèle s’héberge soi-même et n’est servi sur aucun point d’accès de la Meta Model API.

L'API chez des hébergeurs

Servi par d'autres hébergeurs que Meta, selon OpenRouter

Chez OpenRouter (relevé du 05/10/2026) : 0,35 $ / M tokens en entrée, 1,50 $ / M tokens en sortie.

Tarification0,35 $ en entrée, 1,50 $ en sortie, par million de tokens
Hébergé via OpenRouter chezDeepInfra, Phala, Together

Un accès gratuit dépend toujours de l'outil, de l'offre et de ses limites : nous ne l'attribuons pas au modèle seul.

FAQ

Quand Muse Glimmer 30B est-il sorti ?

Muse Glimmer 30B est sorti le 10 août 2026. Selon Meta, l’annonce a été faite par Meta Superintelligence Labs.

Que peut lire Muse Glimmer 30B ?

Muse Glimmer 30B accepte le texte en entrée sur OpenRouter. Il accepte aussi les images en entrée sur OpenRouter.

Quelle est la fenêtre de contexte de Muse Glimmer 30B ?

Muse Glimmer 30B dispose d’une fenêtre de contexte de 131 072 tokens sur OpenRouter. Cette valeur désigne la capacité de contexte, pas la longueur maximale d’une réponse.

Muse Glimmer 30B est-il open source ?

Muse Glimmer 30B a ses poids publiés sous la licence permissive Apache 2.0, selon Meta. Meta Superintelligence Labs a annoncé Muse Glimmer le 10 août 2026, selon Meta.

Testez votre outil avec un prompt

Pas besoin d'écrire un bon prompt vous-même. Choisissez un exemple, copiez-le tel quel, puis collez-le dans votre outil pour voir immédiatement le type de réponse obtenu.

Prêt à utiliser
  1. 1Choisissez un testPrenez le cas qui vous intéresse.
  2. 2Copiez le promptIl fonctionne sans modification.
  3. 3Collez-le dans votre outilPuis continuez la conversation.

Tester la rédaction

Voir comment il rédige un e-mail professionnel à partir d'une situation concrète.

Tester l'explication

Voir s'il sait rendre un sujet complexe vraiment compréhensible.

Tester l'organisation

Voir comment il transforme un projet en étapes simples et concrètes.

Après la copie

Ouvrez votre outil, collez le texte et envoyez. Ensuite, répondez naturellement à l'IA si vous voulez préciser ou modifier le résultat.

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