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Open weights model

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Released August 2026

Muse Glimmer (high): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Benchmarks der API-Anbieter

Modellübersicht

Intelligenz

35
Artificial Analysis Intelligence Index
4 von 4 Einheiten für Intelligenz.

Geschwindigkeit

109.0
Ausgabetokens pro Sekunde
3 von 4 Einheiten für Geschwindigkeit.

Kosten

Eingabe 0,325 $Ausgabe 1,35 $Cache-Rabatt 88%
$0.07
Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe
2 von 4 Einheiten für Kosten.

Ausführlichkeit

48M
Ausgabetokens im Intelligence Index
3 von 4 Einheiten für Ausführlichkeit.

Muse Glimmer (high) zählt bei der Intelligenz zu den führenden Modellen, ist aber etwas teuer im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe. Das Modell ist außerdem schneller als der Durchschnitt, antwortet jedoch etwas ausführlich. Das Modell unterstützt Text und Bilder als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 131k Tokens, der Wissensstand reicht bis Januar 2026.

Muse Glimmer (high) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 35 und liegt damit deutlich über dem Durchschnitt der vergleichbaren Modelle (Median: 9). Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte es 48M Tokens und antwortete damit etwas ausführlich im Vergleich zum Median von 43M.

Der Preis für Muse Glimmer (high) beträgt $0.32 pro 1 Mio. Eingabetokens (teuer; Median: $0.05) und $1.35 pro 1 Mio. Ausgabetokens (teuer; Median: $0.15). Insgesamt kostete die Evaluation von Muse Glimmer (high) im Intelligence Index $105.03.

Mit 109 Tokens pro Sekunde ist Muse Glimmer (high) schneller als der Durchschnitt (Median: 104).

ReasoningJa

Diese Seite zeigt die Reasoning-Version dieses Modells.

Möglicherweise gibt es auch eine Variante ohne Reasoning.

Eingabemodalität

Unterstützt: Text und Bilder

Ausgabemodalität

Unterstützt: Text

Wissensstichtag04.01.2026
Kontextfenster131k
~197 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12
Gesamtparameter30B
LizenzApache 2.0
ModellgewichteHugging Face

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

  • Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
  • Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
  • Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:
    • Sehr klein: ≤4B Parameter
    • Klein: 4B–40B Parameter
    • Mittel: 40B–150B Parameter
    • Groß: >150B Parameter
  • Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:
    • <$0.15 pro 1 Mio. Tokens
    • $0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
    • >$1 pro 1 Mio. Tokens

Wichtigste Ergebnisse

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

Geschwindigkeit

Output tokens per second · Higher is better

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index by Open Weights / Proprietary

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
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Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Benchmarks

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better
See more
GDPval-AA v2

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

𝜏³-BankingUpdated

Agentic tool use

Terminal-Bench v2.1

Agentic coding & terminal use

SciCode

Coding

Humanity's Last ExamUpdated

Reasoning & knowledge

GPQA Diamond

Scientific reasoning

CritPt

Physics reasoning

AA-Omniscience AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AA-LCRUpdated

Long context reasoning

AA-Briefcase

Agentic knowledge work, Elo

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Harvey LAB-AA

Legal agentic work, criterion pass rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

AA-AnalystAgentNew

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

IFBench

Instruction following

APEX-Agents-AA

Long-horizon agentic tasks

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MMMU-Pro

Visual reasoning

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While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

AA-Omniscience

AA-Omniscience Index

AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.
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AA-Omniscience Index (higher is better) measures knowledge reliability and hallucination. It rewards correct answers, penalizes hallucinations, and has no penalty for refusing to answer. Scores range from -100 to 100, where 0 means as many correct as incorrect answers, and negative scores mean more incorrect than correct.

Openness Index

Artificial Analysis Openness Index: Score

Openness Index assesses model openness on a 0 to 100 normalized scale (higher is more open)
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Vergleiche des Intelligence Index

Intelligence Index vs. Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task
Most attractive quadrant
Pareto line
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Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Tokenverbrauch

Output Tokens per Intelligence Index Task

Weighted average number of output tokens used to run one task in the Artificial Analysis Intelligence Index
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The number of tokens required per Intelligence Index task. This is calculated by multiplying the output tokens per eval by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index, then dividing by task count (excluding repeats).

Kosten

Cost per Intelligence Index Task

Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task, segmented by token type. Lower is better
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Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index
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The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Pricing: Cache Hit, Input, and Output

Price (USD per M Tokens)
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Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
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Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Geschwindigkeit

Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
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Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Time per Intelligence Index Task

Weighted average decode time (minutes) per task; excludes TTFT and overhead time · Lower is better
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The weighted average time (seconds) per Artificial Analysis Intelligence Index task. This is calculated by dividing output tokens per task by output speed, weighted by the relative weights of each benchmark in the Intelligence Index.

Latenz

Gemessen anhand der Zeit (in Sekunden) bis zum ersten Token

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
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Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Ende-zu-Ende-Antwortzeit

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time

Seconds to output 500 tokens, including reasoning model 'thinking' time · Lower is better
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Seconds to receive a 500 token response. Key components:

  • Input time: Time to receive the first response token
  • Thinking time (only for reasoning models): Time reasoning models spend outputting tokens to reason prior to providing an answer. Amount of tokens based on the average reasoning tokens across a diverse set of 60 prompts (methodology details).
  • Answer time: Time to generate 500 output tokens, based on output speed

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

Modellgröße (nur Modelle mit offenen Gewichten)

Model Size: Total and Active Parameters

Comparison between total model parameters and parameters active during inference
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The total number of trainable weights and biases in the model, expressed in billions. These parameters are learned during training and determine the model's ability to process and generate responses.

The number of parameters actually executed during each inference forward pass, expressed in billions. For Mixture of Experts (MoE) models, a routing mechanism selects a subset of experts per token, resulting in fewer active than total parameters. Dense models use all parameters, so active equals total.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Muse Glimmer (high)

Muse Glimmer (high) wurde am 10. August 2026 veröffentlicht.

Muse Glimmer (high) wurde von Meta entwickelt.

Muse Glimmer (high) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 35 und liegt damit im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe deutlich über dem Durchschnitt (Median: 9).

Muse Glimmer (high) erzeugt Ausgaben mit 109.0 Tokens pro Sekunde (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Dies ist über dem Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 104.4 Tokens/s).

Muse Glimmer (high) hat eine Zeit bis zum ersten Token (TTFT) von 0.78 s (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Dies ist sehr konkurrenzfähig im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 2.00 s).

Muse Glimmer (high) kostet $0.32 pro 1 Mio. Eingabetokens (am oberen Ende; Median: $0.17) und $1.35 pro 1 Mio. Ausgabetokens (etwas höher als der Durchschnitt; Median: $0.53). Die Angaben basieren auf dem Median aller Anbieter, die das Modell bereitstellen.

Muse Glimmer (high) kostet $0.32 pro 1 Mio. Eingabetokens und $1.35 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage des Medians aller Anbieter, die das Modell bereitstellen). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.23 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Bei der Evaluation des Intelligence Index erzeugte Muse Glimmer (high) 48M Ausgabetokens. Dies ist etwas höher als der Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen mit offenen Gewichten ähnlicher Größe (Median: 43M).

Ja, Muse Glimmer (high) ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

Muse Glimmer (high) unterstützt Text und Bilder als Eingabe.

Muse Glimmer (high) unterstützt Text als Ausgabe.

Ja, Muse Glimmer (high) unterstützt Bildeingaben und kann Bilder analysieren, beschreiben und Fragen dazu beantworten.

Ja, Muse Glimmer (high) ist multimodal. Es kann Text und Bilder als Eingabe verarbeiten und Text als Ausgabe erzeugen.

Muse Glimmer (high) hat ein Kontextfenster von 130k Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Ja, Muse Glimmer (high) hat offene Gewichte. Die Modellgewichte sind öffentlich verfügbar und können zum Selbsthosten heruntergeladen werden.

Muse Glimmer (high) hat 30 Milliarden Parameter.

Muse Glimmer (high) wird unter der Lizenz Apache 2.0 veröffentlicht. Diese Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung. Lizenz anzeigen

Muse Glimmer (high) erzielt im Artificial Analysis Intelligence Index einen Wert von 35. Dieser zusammengesetzte Benchmark bewertet Modelle in den Bereichen Schlussfolgern, Wissen, Mathematik und Programmierung.

Der Wissensstichtag von Muse Glimmer (high) ist Januar 2026. Die Trainingsdaten des Modells enthalten Informationen bis zu diesem Datum.

Ja, Muse Glimmer (high) ist über 2 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Muse Glimmer (high) ist über 2 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen