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Meta: Muse Glimmer 30B

meta/muse-glimmer-30b

टेक्स्टइनपुट: text · imageToolsReasoning131K9 अग॰ 2026 को जोड़ा गया

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Meta: Muse Glimmer 30B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33% कम है।
1,31,072 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
इनपुट के रूप में इमेज स्वीकार करता है (vision)।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00315 है।

Meta: Muse Glimmer 30B के बारे में

मेटा: म्यूज़ ग्लिमर 30B, मेटा का एक डेंस, ओपन-वेट मल्टीमॉडल मॉडल है, जिसे मेटा सुपरइंटेलिजेंस लैब्स ने विकसित किया है। यह म्यूज़ स्पार्क से डिस्टिल किया गया है और कंज़्यूमर हार्डवेयर पर ऑटोनॉमस एजेंट्स के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है। यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है और लॉन्ग-होराइज़न काम के लिए पोज़िशन किया गया है, जो इसे वन-शॉट प्रॉम्प्ट और रिस्पॉन्स कार्यों के बजाय एजेंट-शैली के अनुप्रयोगों के लिए उम्मीदवार बनाता है।

मॉडल टेक्स्ट और इमेज इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 131072 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट लंबाई 16384 टोकन है। यह रीज़निंग का समर्थन करता है, जो include_reasoning और reasoning पैरामीटर के माध्यम से उजागर होती है, साथ ही reasoning_effort भी है जो नियंत्रित करता है कि मॉडल कितना रीज़निंग काम करता है। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ इमेज भी संभालता है, यह स्क्रीनशॉट, डायग्राम या अन्य विज़ुअल सामग्री को अनुरोध के हिस्से के रूप में ले सकता है, हालांकि यह जो कुछ भी लौटाता है वह टेक्स्ट होता है।

ये क्षमताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर इशारा करती हैं। लॉन्ग-होराइज़न एजेंट वर्कफ़्लो सबसे स्पष्ट फिट हैं, क्योंकि इसमें बड़ी कॉन्टेक्स्ट विंडो, टूल कॉलिंग और रीज़निंग नियंत्रण का संयोजन है। टूल उपयोग tools और tool_choice पैरामीटर के माध्यम से समर्थित है, इसलिए मॉडल को फंक्शन-कॉलिंग लूप में जोड़ा जा सकता है। स्ट्रक्चर्ड आउटपुट और response_format आपको जवाबों को एक स्कीमा तक सीमित करने देते हैं, जो एक्सट्रैक्शन, क्लासिफिकेशन और डेटा पाइपलाइन के लिए उपयुक्त है। इमेज इनपुट इसे उन कार्यों तक बढ़ाता है जहां मॉडल को कार्य करने से पहले स्क्रीनशॉट या दस्तावेज़ इमेज पढ़नी होती है। 16384 टोकन की आउटपुट सीमा को मल्टी-स्टेप एजेंट रन की योजना बनाते समय ध्यान में रखना उचित है, क्योंकि लंबे रीज़निंग ट्रेस और टूल परिणाम उस बजट को खर्च करते हैं।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "meta/muse-glimmer-30b" का उपयोग करके कॉल करते हैं। समर्थित अनुरोध पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k और top_p। सैंपलिंग को temperature, top_p, top_k और min_p से ट्यून किया जा सकता है, जबकि seed, stop, logit_bias और पेनल्टी पैरामीटर आपको नियतत्व और पुनरावृत्ति पर बारीक नियंत्रण देते हैं। रीज़निंग व्यवहार को reasoning और reasoning_effort पैरामीटर के माध्यम से अलग से कॉन्फ़िगर किया जाता है।

आउटपुट सीमा और टेक्स्ट-केवल आउटपुट मोडैलिटी के अलावा कोई घोषित सीमा नहीं है। यदि आपके कार्य को ऑडियो या वीडियो इनपुट चाहिए, या गैर-टेक्स्ट प्रारूप में आउटपुट चाहिए, तो यह मॉडल यह प्रदान नहीं करता। उन सीधे-सादे छोटे प्रॉम्प्ट के लिए जिन्हें टूल, इमेज या रीज़निंग की आवश्यकता नहीं है, एक छोटा या सरल मॉडल अधिक किफायती विकल्प हो सकता है, लेकिन यहां दिए गए तथ्य किसी विशिष्ट विकल्प की पहचान नहीं करते।

Meta: Muse Glimmer 30B API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "meta/muse-glimmer-30b" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "meta/muse-glimmer-30b",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyreasoningreasoning_effortrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 1,31,072
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text, image
आउटपुट: text

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Meta: Muse Glimmer 30B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Meta: Muse Glimmer 30B API की कीमत कितनी है?: Meta: Muse Glimmer 30B की कीमत इनपुट $1.05 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Meta: Muse Glimmer 30B की context window कितनी है?: Meta: Muse Glimmer 30B हर request में 1,31,072 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Meta: Muse Glimmer 30B क्या कर सकता है?: Meta: Muse Glimmer 30B text, image स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Meta: Muse Glimmer 30B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "meta/muse-glimmer-30b" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Meta: Muse Glimmer 30B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Meituan: LongCat 2.0, MiniMax: MiniMax M3, MiniMax: MiniMax M2.7। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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