Modèle agent 30B ouvert Meta avec compréhension de l’image, contexte 128K, appel d’outils, sortie structurée et force de raisonnement contrôlable.
Meta AIGénération de texte128K contextePublié 10 août 2026Inférence nativeNouveauModèle agent 30B ouvert Meta avec compréhension de l’image, contexte 128K, appel d’outils, sortie structurée et force de raisonnement contrôlable.
Aussi connu sous le nom Meta AI Muse Glimmer 30B
muse-glimmer-30b/v1/chat/completionsPOST/v1/responsesPOST/v1/messagesPOST/v1/completionsPOST/v1beta/models/muse-glimmer-30b:generateContentmeta/muse-glimmer-30bmuse-glimmermeta-models/muse-glimmer-30bTarifs à l'usage en direct du catalogue EmpirioLabs. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans minimum mensuel.
Muse Glimmer 30B sert l'API Chat Completions compatible OpenAI. Pointez n'importe quel SDK OpenAI vers https://api.empiriolabs.ai/v1 avec votre clé API EmpirioLabs et utilisez l'id de modèle muse-glimmer-30b. Obtenez une clé API depuis le tableau de bord EmpirioLabs.
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "muse-glimmer-30b",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}
]
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.empiriolabs.ai/v1",
api_key="YOUR_EMPIRIOLABS_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="muse-glimmer-30b",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about the ocean."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Paramètres de requête pris en charge par l'API Muse Glimmer 30B sur EmpirioLabs. Les valeurs par défaut s'appliquent quand un champ est omis.
| Paramètre | Type | Par défaut | Plage / valeurs | Description |
|---|---|---|---|---|
| temperature | number | 1 | 0 à 2 | Température d’échantillonnage. 0 est déterministe et 2 est l’aléatoire maximal. |
| top_p | number | 0.95 | 0 à 1 | Probabilité d’échantillonnage du noyau, masse. Des valeurs plus basses rendent les sorties plus ciblées. |
| max_tokens | number | 4096 | 1 à 32768 | Jetons de sortie maximum. |
| stop | string | - | - | Jusqu’à 4 chaînes où le modèle cesse de générer d’autres jetons. |
| reasoning_effort | enum | high | none, low, medium, high, max | Niveau de force de raisonnement. Les niveaux supérieurs réfléchissent plus longtemps avant de répondre. Aucune ne demande un minimum de réflexion et Max correspond à... |
| top_k | number | 64 | 1 à 200 | Limitez l’échantillonnage aux K premiers jetons candidats lorsqu’ils sont pris en charge. |
| min_p | number | 0 | 0 à 1 | Seuil minimal de probabilité pour l’échantillonnage des jetons. |
| frequency_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité basée sur la fréquence d’apparition d’un jeton. |
| presence_penalty | number | 0 | -2 à 2 | Pénalité pour les jetons déjà apparus dans le texte généré. |
| response_format | enum | - | text, json_object, json_schema | Contraindre la sortie à un JSON valide. Utilisez le mode JSON pour n’importe quel objet JSON, ou fournissez un schéma JSON pour forcer une forme de réponse exacte. |
| web_search_linkup | boolean | false | - | Recherche web optionnelle propulsée par Linkup. Lorsqu’activées, les sources web récentes sont récupérées en utilisant votre dernier message utilisateur comme requête et fournies au modèle comme contexte supplémentaire. Ajoute $0.013 par appel lorsqu’il est invoqué en plus du coût normal du jeton du modèle. Désactivé par défaut. |
| disable_formatting | boolean | false | - | Une fois activée, la passerelle n’ajoutera pas le pied de page « Sources » aux réponses des assistants ayant utilisé la recherche web Linkup. Utile lorsque la sortie... |
Prend en charge, la saisie de texte et d’images, le streaming, les outils de fonction, la sortie JSON structurée et le contrôle de la force du raisonnement via reasoning_effort (aucun, faible, moyen, haut, max). Le raisonnement passe par défaut à élevé.
Sur EmpirioLabs, Muse Glimmer 30B est facturé à l'usage. La grille tarifaire en direct de cette page correspond toujours à ce que l'API facture.
Muse Glimmer 30B prend en charge une fenêtre de contexte de 128K tokens avec jusqu'à 32 768 tokens de sortie par réponse.
Oui. Muse Glimmer 30B sert l'API Chat Completions compatible OpenAI : les SDKs OpenAI existants fonctionnent en pointant base_url vers https://api.empiriolabs.ai/v1 et en utilisant l'id de modèle muse-glimmer-30b.
Oui. Le playground EmpirioLabs exécute Muse Glimmer 30B dans le navigateur avec les mêmes paramètres que l'API expose, pour tester vos prompts avant d'écrire du code.
Créez un compte EmpirioLabs, puis générez une clé sous API Keys dans le tableau de bord. La facturation utilise des crédits à l'usage : vous ne payez que vos requêtes.
Consultez nos tarifs ou contactez-nous si vous souhaitez que votre propre modèle soit déployé sur notre stack.
