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meta-models · Mixed (Text + Bild) · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)

Muse-Glimmer-30B

Alleskönner: verstehen Text und Bilder zusammen — teils auch Audio.

Apache-2.0

Größe (kompakt)1,6 GB
Kleinste Variante1,6 GB
LizenzApache-2.0
Parameter30B
KategorieMixed (Text + Bild)
Downloads (30 Tage)724k
Likes354
Aktualisiertvor 2 Mon.
Erstelltvor 2 Mon.
Hersteller/Orgmeta-models
Repo-Größe (alle Dateien)39,4 GB

Läuft das auf deinem Rechner?

Was kann es?

Muse-Glimmer-30B ist ein großes Textmodell mit 30 Milliarden Parametern, das auf lokaler Hardware für Aufgaben wie Zusammenfassen, Übersetzen und kreatives Schreiben läuft – ganz ohne Cloud-Anbindung.

Stärken

Mit 30 Milliarden Parametern liefert es solide Ergebnisse für die meisten Alltagstextaufgaben und lässt sich komplett privat auf dem eigenen Rechner betreiben.

Grenzen

30B Parameter benötigen mindestens 16–19 GB VRAM bzw. RAM, und je nach Hardware kann die Antwortzeit bei komplexen Aufgaben deutlich in die Länge ziehen.

Für wen?

Wer ein leistungsfähiges lokales Modell sucht und genug Rechenleistung hat, um es ohne ständiges Nachladen in den Browser zu integrieren, findet hier eine gute Basis.

So startest du es

Jeder Befehl ist fertig für dieses Modell: kopieren und in die Konsole einfügen.

GGUF-Fassung vorhanden: Ollama lädt es automatisch von Hugging Face (wahlweise die passende Größe).

🚀 Ollama (Ein-Klick)

Am einfachsten — fertig in 30 Sekunden.

ollama run hf.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-GGUF
🖥️ LM Studio (grafische Oberfläche)

Für alle, die lieber klicken — kostenlos.

lms get meta-models/Muse-Glimmer-30B-GGUF
⚙️ llama.cpp (für Profis)

Nach dem Download — Maximum an Tempo.

llama-cli -m Muse-Glimmer-30B-Q4_K_M.gguf # Dateiname aus dem Download-Ordner
Dein Rechner

Besonderheiten

Was dieses Modell ausmacht — geprüft aus den offiziellen Angaben (⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC)).

Versteht BilderKann Bilder ansehen und Fragen dazu beantworten — z. B. Screenshots, Fotos, Dokumente.
Basis: Muse-Glimmer-30BAufgebaut auf meta-models/Muse-Glimmer-30B (Quantisierung) — Original-Modellkarte beim Anbieter. Quelle ↗
Paper / ForschungarXiv:2504.13181, arXiv:2602.06036 — die Original-Arbeit zum Modell bzw. Verfahren. Quelle ↗
In Spaces im Einsatz7 Hugging-Face-Spaces nutzen dieses Modell.
Großes KontextfensterBis zu 131k Token auf einmal — ganze Dokumente in einem Rutsch.
3 VariantenGGUF-Dateien von 1,6 GB bis 19,7 GB — laufen mit llama.cpp, LM Studio & Ollama.
Kommerziell nutzbarLizenz: Apache-2.0.
Beliebt724k Downloads auf Hugging Face.
TechnikModelltyp: muse_glimmer · 52 Schichten

Alle Angaben stammen aus den offiziellen Quellen (Hugging Face) — wir hosten keine Modelle.

Wo bekommst du es?

Wir hosten nichts — hier geht es direkt zur Quelle. Die Anleitung unten zeigt dir Schritt für Schritt, wie du das Modell startest.

Auf Hugging Face herunterladen Bei Ollama suchen Bei LM Studio suchen

Größen & Quants

Kleinere Datei = weniger Speicherbedarf, dafür minimal geringere Qualität. Der Check oben zeigt dir für jede Variante, ob sie auf deinem Rechner läuft — entscheiden musst nur du.

VarianteDateigrößeSpeicherbedarf (grob)
dflash-Muse-Glimmer-30B-Q4_K_M1,6 GB3,6 GB
Muse-Glimmer-30B-KQuant-17GB-Q4_K_M16,8 GB18,8 GB
Muse-Glimmer-30B-KQuant-Dynamic-Q4_K_XL19,7 GB21,7 GB
Größenangaben aus der Dateiliste bei Hugging FaceAlle Dateien: HF ↗

So startest du Muse-Glimmer-30B

  1. Herunterladen: Über den HF-Button oben (oder direkt in Ollama/LM Studio suchen).
  2. Starten: Unsere Anleitung zeigt dir die einfachsten Wege — LM Studio (Klick-Oberfläche) oder Ollama (ein Befehl).
  3. Chatten: Modell auswählen, lostippen. Ohne Internet, ohne Anmeldung.

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Häufige Fragen

Läuft Muse-Glimmer-30B auf meinem Rechner?

Das zeigt dir der Check oben — Variante für Variante. Typische Größen: die übliche kompakte Variante wiegt 1,6 GB, die kleinste 1,6 GB — rechne grob ~2 GB Puffer dazu.

Was kostet Muse-Glimmer-30B?

Nichts — das Modell ist kostenlos herunterladbar. Kosten entstehen nur für Strom oder eine gemietete GPU, falls dein Rechner zu klein ist.

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Daten: Hugging Face API · ⟳ vor 2 Min (16.10. 19:14 UTC). Wir hosten keine Modelle — alle Links führen zu den offiziellen Quellen.