モデル情報

Muse-Glimmer-30B-Abliterated-GGUF

The-freezer · Muse-Glimmer-30B-Abliterated-GGUF

> [!IMPORTANT] > ## Improvement update — August 15, 2026 > > This release now includes compact **abliterated Q4_K_M companions**: a **1.63 GB DFlash drafter** and a **1.40 GB multimodal projector**, matching Meta's consumer-hardware footprint while preserving this model's modified weights. The complete text quant ladder has also been refreshed with Meta's post-release Jinja correction, which normalizes `Reasoning effort` to `Reasoning strength` and prevents duplicate reasoning directives. Text generation, image input, and DFlash speculative decoding were validated together on current llama.cpp. > ## ✅ All quants live > > The full text quant ladder (`Q2_K` → `Q8_0`), compact Q4_K_M and full-precision vision projectors, and compact Q4_K_M and full-precision DFlash drafters are uploaded — see the **Files** tab. > ## ⚠️ EXPERIMENTAL > > Same-day arch, quantized. Expect sharp edges — decode, coherence, tool-parse, serve edge cases under load. Please open a Community discussion with loader/version, quant, prompt, sampling, and failure mode. Real repros get fixed faster.

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情報更新日時2026/11/2 19:16:20
OVERVIEW

モデル紹介

> [!IMPORTANT] > ## Improvement update — August 15, 2026 > > This release now includes compact **abliterated Q4_K_M companions**: a **1.63 GB DFlash drafter** and a **1.40 GB multimodal projector**, matching Meta's consumer-hardware footprint while preserving this model's modified weights. The complete text quant ladder has also been refreshed with Meta's post-release Jinja correction, which normalizes `Reasoning effort` to `Reasoning strength` and prevents duplicate reasoning directives. Text generation, image input, and DFlash speculative decoding were validated together on current llama.cpp. > ## ✅ All quants live > > The full text quant ladder (`Q2_K` → `Q8_0`), compact Q4_K_M and full-precision vision projectors, and compact Q4_K_M and full-precision DFlash drafters are uploaded — see the **Files** tab. > ## ⚠️ EXPERIMENTAL > > Same-day arch, quantized. Expect sharp edges — decode, coherence, tool-parse, serve edge cases under load. Please open a Community discussion with loader/version, quant, prompt, sampling, and failure mode. Real repros get fixed faster.

主な特徴

特点摘要待依据来源补齐,不凭模型名称推断能力。

制約と注意点

具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。

PRICING & COST

出典別料金と費用分析

料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。

出典・チャネル入力出力課金単位収集日時
確認可能な料金がありません。出典を確認してください。

月額の基本トークン費用を試算

—

試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。

INDEPENDENT BENCHMARKS

公開評価と実行設定

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

収録済みの全ランキング →

よくある質問

オープンウェイトなら無料で商用利用できますか?

必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。

これはリアルタイムの請求料金ですか?

収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。

出典と追跡記録

许可证:apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。