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Muse Glimmer 30B

Veröffentlichung
August 2026Neu
Kontextfenster
131,07k Token
API-Preis In / Out
0,35 $ / 1,50 $
Knowledge Cutoff
Januar 2026
Daten aktualisiert: 11. August 2026

Muse Glimmer 30B Modell-Übersicht

Muse Glimmer 30B ist ein Open-Weights LLM von Meta AI. Das Modell hat ~30 Mrd. Parameter und ist ein auf 4-Bit destilliertes Derivat des größeren Muse Spark. Als dense 30B-Modell (~29,6 Mrd. Sprach- plus ~1,8 Mrd. Vision-Parameter) ist es darauf ausgelegt, lokal auf Consumer-Hardware mit ca. 24–32 GB zu laufen. Der Fokus von Glimmer liegt auf dem Einsatz als KI-Agent, also zuverlässigen Tool-Calls und langen Aufgabenzyklen, anstatt auf reiner Chat-Nutzung. In Metas eigenen Vergleichen liegt es bei agentischen Benchmarks wie MCP-Atlas (75,5 %) vor Gemma 4-31B (54,2 %) und Qwen 3.6-27B (62,5 %), fällt bei manchen Computer-Use oder Knowledge-Aufgaben aber leicht hinter den Alternativen zurück. Die Veröffentlichung von Muse Glimmer wurde von der Community sehr positiv aufgenommen. Mark Zuckerberg veröffentlichte parallel ein Statement, dass sich Meta AI zukünftig für Open Weights Modelle einsetzen wolle.

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
WebsucheQuellenangaben
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätStrukturierte AusgabenFinetuning
Input:TextBild
Output:TextJson

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
131,07k Token
Max. Output
131,07k Token
Input-Preis / 1M Token
0,35 $
Output-Preis / 1M Token
1,50 $
Parameter
30 Mrd.
Dateigröße
55,46 GB
Vokabular
202,05k

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0021 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Muse Glimmer 30B Benchmark Scores



Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

ArchitekturDense Transformer
Input Kontextlänge131,07k
Output Kontextlänge131,07k
TokenizerBPE-Tokenizer mit 202.048 Token.

Besonderheiten

Speculative DecodingBlock-Diffusion-Drafter "DFlash" sagt bis zu 16 Token pro Forward-Pass voraus und beschleunigt so die Token-Generierung.
Perception EncoderIntegrierter ViT-G/14-Encoder verarbeitet Bilder, Dokumente und Diagramme mit bis zu 4.096 Visual Tokens pro Bild.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Starkes Modell für Sub-Agent Einsatz
    Muse Glimmer erreicht in Metas Vergleichen sehr gute Ergebnisse in agentischen Benchmarks. Das Modell liegt für den Einsatz als KI-Agent teilweise deutlich vor Gemma 4 und Qwen 3.6-27B und eignet sich damit gut für Aufgaben, die von großen Reasoning-Modellen an Sub-Agents delegiert werden.
  • Läuft lokal auf einer Consumer-GPU
    Durch die starke Quantisierung (4-Bit) lässt sich Muse Glimmer samt Vision-Encoder mit 24–32 GB GPUs ausführen. Lokales Offline-Deployment dürfte für eine breite Zielgruppe möglich sein.
  • Apache-2.0-Lizenz
    Muse Glimmer wurde vollständig mit Open Weights auf Hugging Face veröffentlicht. Durch die Apache-2.0 Lizent lässt sich das Modell kommerziell nutzen und finetunen.

Nachteile

  • Vergleichsweise hoher Cloud-Inference Preis
    Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung liegen die API-Kosten für Muse Glimmer ($0,35 / $1,50) deutlich über denen, die aktuell für vergleichbare Modelle wie Gemma 4 31B ($0,14 / $0,40) gezahlt werden.

Vergleiche Muse Glimmer 30B mit anderen LLMs

Vergleiche Muse Glimmer 30B mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.


Alle Modelle vergleichen

Muse Glimmer 30B ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: Muse Glimmer 30B ist auch direkt in Meta One nutzbar.

App
Meta One
Kostenlose Nutzung
Ja

Provider & APIs

Du kannst Meta AI Muse Glimmer 30B über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu Muse Glimmer 30B

Kann ich Muse Glimmer 30B kostenlos nutzen?

Ja, Muse Glimmer 30B ist in Meta One auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist Muse Glimmer 30B Open Source?

Muse Glimmer 30B wird unter der Lizenz „Apache 2.0“ veröffentlicht. Details stehen in den Lizenzbedingungen des Anbieters.

Welche Eingabeformate versteht Muse Glimmer 30B?

Muse Glimmer 30B verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild.

Was kostet Muse Glimmer 30B über die API?

Über die API kostet Muse Glimmer 30B 0,35 $ pro 1 Mio. Input-Token und 1,50 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Muse Glimmer 30B?

Muse Glimmer 30B verarbeitet bis zu 131,07k Token in einer Anfrage.

Wie aktuell ist das Wissen von Muse Glimmer 30B?

Der Wissensstand (Knowledge Cutoff) von Muse Glimmer 30B reicht bis Januar 2026.

Was ist der Vorgänger von Muse Glimmer 30B?

Der direkte Vorgänger von Muse Glimmer 30B ist Muse Spark 1.2 (erschienen August 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.