Характеристики

Контекст: 131 072 токена
Размер весов: 59,6 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: muse_glimmer · dense
Базовая модель: Muse-Glimmer-30B
Библиотека: transformers
Опубликована: 23 авг 2026

Ссылки

Muse-Glimmer-30B-EXP-EVE-v1

Изображение и текст → текст15 профессий

Экспериментальная объединённая мультимодальная модель на базе Muse-Glimmer-30B для диалогов, анализа изображений, кода и агентных задач.

58скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены24 авг 2026

Бенчмарки

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

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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-EXP-EVE-v1 — экспериментальная объединённая модель автора win10 на базе Muse-Glimmer-30B. В README описано слияние моделей разных архитектур методом Tensor Gene Evolution с добавлением возможностей и поведенческих особенностей DeepSeek-V4-Flash-0731 и dots3-note-prev. По метаданным это плотная мультимодальная модель семейства Muse Glimmer на 30 млрд параметров, работающая через Transformers и принимающая изображения и текст для генерации текстовых ответов.

Модель предназначена для диалогов, анализа изображений, программирования, агентных сценариев и вызова инструментов. Автор отмечает более широкое и глубокое рассуждение и разнообразие способов решения задач по сравнению с базовой моделью; это заявление из карточки, а не приведённый результат независимой оценки. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

ответы на вопросы по изображению
диалог с передачей изображения и текстового запроса
помощь в написании и разборе кода
решение задач с использованием инструментов
многошаговое рассуждение в диалоге

Ограничения

Заявления о качестве рассуждений приведены автором без результатов независимой оценки. README не описывает конкретные ограничения модели или результаты тестирования.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a successfully merged cross-architecture model, built around the popular Muse-Glimmer-30B as its primary backbone.

Using a Tensor Gene Evolution merging approach, I incorporated capabilities and behavioral characteristics from deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 and dots-studio/dots3-note-prev into the Muse backbone.

Compared with the original base model, this merged model appears to preserve the donors' reasoning characteristics more effectively, while demonstrating broader reasoning coverage, greater depth of thought, and more diverse problem-solving behavior.

💖 Open Sponsorship

Support this research and future model development:

Ko-fi
PayPal

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MuseGlimmerForConditionalGeneration
Ревизия весов: 8b8fe29