/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Размер весов
59,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
muse_glimmer · dense
Базовая модель
Muse-Glimmer-30B
Библиотека
mlx
Опубликована
12 авг 2026

Muse-Glimmer-30B-MLX-BF16

Изображение и текст → текст3 профессии

Конверсия мультимодальной Muse-Glimmer-30B для MLX-VLM на Apple Silicon, предназначенная для диалогов и анализа изображений с текстовым ответом.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Muse-Glimmer-30B-MLX-BF16 — созданная Meta Superintelligence Lab конверсия Muse-Glimmer-30B для запуска через MLX-VLM на Apple Silicon. Это плотный причинный трансформер с отдельным энкодером восприятия: около 29,8 млрд параметров, из них около 1,8 млрд приходится на зрительный энкодер. Модель принимает текст и изображения, выдаёт текст и поддерживает диалоговый режим и анализ изображений.

Артефакт подготовлен для локальных мультимодальных сценариев, где нужно задавать вопросы по изображениям или вести диалог с визуальным контекстом. Тензоры BF16 побитно совпали с закреплённой версией исходной модели, однако качество генерации, скорость и работа с длинным контекстом не проверялись. README указывает, что веса занимают около 59,58 ГБ; для следующей проверки рекомендован компьютер Apple Silicon с 96 ГБ или более объединённой памяти. Это staging-артефакт, ещё не готовый к выпуску. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • задавать вопросы об изображениях
  • получать текстовое описание визуальной сцены
  • вести диалог с изображениями в качестве контекста

Ограничения

Это staging-артефакт: инференс и качество ответов не проверялись; тензоры прошли проверку целостности, но это не подтверждает качество модели. Весам требуется около 59,58 ГБ, а для следующей проверки рекомендовано не менее 96 ГБ объединённой памяти Apple Silicon; возможности на длинном контексте и скорость не оценивались.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Muse Glimmer 30B MLX BF16

Staging status: tensor integrity is verified, but inference was not attempted on the available 32 GB host because the artifact alone exceeds its unified memory. This artifact is prepared for validation on a higher-memory Apple Silicon host and is not release-ready yet.

An MLX-VLM BF16 conversion of meta-models/Muse-Glimmer-30B, developed by Meta Superintelligence Lab. The conversion is pinned to source revision 97c77dff50b2797bcc558fa2d909761dbc575c59.

Model details

PropertyValue
ArchitectureDense causal transformer with a dedicated perception encoder
ParametersApproximately 29.8B total, including an approximately 1.8B vision encoder
ModalitiesText and image input; text output
Context length131,072+ architecture limit documented upstream; not validated here
PrecisionBF16 (bfloat16); not quantized
Precision scopeAll floating-point model weights use BF16
Artifact sizeApproximately 59.58 GB
Release statusStaging; higher-memory inference validation required

Requirements for the next test

  • Apple Silicon with 96 GB or more unified memory is the next recommended validation target. This is a test recommendation, not a verified minimum.
  • Approximately 61 GB of disk space for the model, plus runtime and swap space.
  • macOS, Python 3.13, and the pinned MLX-VLM runtime below.
pip install "mlx-vlm @ git+https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm.git@132fc5dea46a085f39400cb101d1ad7c1dabdd49"

Test commands

Text

mlx_vlm.generate \
  --model bsisduck/Muse-Glimmer-30B-MLX-BF16 \
  --prompt "Return only the result of 84 * 3 / 2." \
  --max-tokens 48 --temperature 0

Image

mlx_vlm.generate \
  --model bsisduck/Muse-Glimmer-30B-MLX-BF16 \
  --image ./image.jpg \
  --prompt "Describe this image and identify the important details." \
  --max-tokens 128 --temperature 0

Validation status

CheckResult
ConversionPassed; bounded 2 GiB serialization, 52.17 seconds
Serialized tensor comparisonPassed; 1436/1436 tensors exactly match the pinned BF16 reference
Local-to-remote transferNot applicable; artifact was not copied to the undersized host
Text smoke on 32 GBNot attempted; available host is too small
Vision smoke on 32 GBNot attempted; available host is too small

The approximately 59.58 GB BF16 weights exceed the host's 32 GB unified memory before runtime and KV-cache overhead.

Limitations and safety

  • No inference-quality, throughput, long-context, or DFlash claim is made for this staging artifact.
  • No task-quality comparison against the original runtime was run; exact serialized tensors establish conversion integrity, not benchmark quality.
  • The model can produce inaccurate, biased, unsafe, or objectionable output.
  • Read the upstream model card and USAGE_POLICY.md before deployment.

Staging evidence

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры
MuseGlimmerForConditionalGeneration
Ревизия весов
438075a

0 моделей