Advertise here
#153

Muse Glimmer 30B

Meta Rilis: 2026-08-11 Diuji pada: 2026-08-14 03:29 meta/muse-glimmer-30b::low
30BPadatSumber terbuka

Ringkasan

Muse Glimmer 30B mendapat skor 7.1 di AI BENCHY dan berada di peringkat #153. Model ini memiliki reliabilitas 10.0, tingkat keberhasilan 63.6%, total biaya $0.152, dan waktu respons rata-rata 18.64s.

Yang membuat Muse Glimmer 30B unik: Model ini paling menonjol di Pemrograman, dengan peringkat #4, sementara Gabungan adalah area terlemahnya di #17.

Fakta model

Ditelaah pada 2026-08-12

Dilaporkan
Parameter
30B
Arsitektur
Padat
Ketersediaan
Sumber terbuka
Lisensi
Apache-2.0

Skor

7.1

Konsistensi

8.2

Keandalan

10.0

Total biaya (harga saat ini)

$0.152 ↓ -18.6%

Diuji pada: $0.187

Total token output

95,970

Total token input

130,312

Harga input

$0.300 / 1M

Harga output

$1.200 / 1M

Tes benar

Tes Salah: 11

Tingkat lulus per percobaan: 63.6%

Tes tidak stabil

5

Tes tidak stabil memiliki hasil campuran antar run (setidaknya satu lulus dan satu gagal).

Waktu respons (rata-rata)

18.64s

Waktu respons (maks): 234.92s

Waktu respons (total): 410.18s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#153 Muse Glimmer 30B

low
Biaya
$0.002
Waktu
13.5s
Token
953 tok

Riwayat run

Diuji pada Skor Keandalan Tes benar Total Biaya Bandingkan
2026-08-14 03:29 Uji ulang 7.1 10.0 $0.152 ↓ Run saat ini
2026-08-11 10:05 Run awal 7.1 10.0 $0.186 Bandingkan

Run ini menggunakan suite benchmark yang berbeda. Perhatikan perubahan suite saat membaca pergerakan historis.

Riwayat harga

Data harga historis untuk model ini dari OpenRouter.

Tanggal Harga input Harga output
2026-08-14 12:51 $0.350 / 1M $1.500 / 1M
2026-09-21 19:36 $0.300 / 1M $1.200 / 1M

Grafik

Pilih model pertama, lalu klik model kedua untuk membuka halaman berdampingan.

Total token output

Skor vs Total token output

Perbandingan Cepat

Rincian Kategori

Kategori Skor Konsistensi Tes benar
Trik anti-AI 8.7 8.0
Pemrograman 8.1 9.9
Gabungan 3.8 5.8
Parsing dan ekstraksi data 10.0 10.0
Spesifik domain 3.5 4.4
Kecerdasan umum 5.0 10.0
Kepatuhan instruksi 8.4 6.9
Pemecahan teka-teki 7.7 10.0
Pemanggilan alat 10.0 10.0
Pengetahuan umum 3.0 10.0

Model yang Dibandingkan