

Muse Glimmer 30B と Qwen3.6 27B を並べて比較: 仕様、機能、パラメーター、EmpirioLabs カタログのライブ料金。
Meta AI の Muse Glimmer 30B と Alibaba Cloud の Qwen3.6 27B はどちらもテキスト生成カテゴリのモデルで、EmpirioLabs API から利用できます。
| 仕様 | Muse Glimmer 30B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| モデルID | muse-glimmer-30b | qwen3-6-27b |
| 開発元 | Meta AI | Alibaba Cloud |
| リリース | 2026年8月10日 | 2026年4月22日 |
| コンテキスト長 | 128K トークン | 224K トークン |
| 最大出力 | 32,768 トークン | 64,000 トークン |
| 入力 | テキスト 画像 | テキスト 画像 動画 |
| 出力 | テキスト | テキスト |
| 構造化出力 | JSON Schema | JSON モード |
| リージョン | - | China |
| エンドポイント | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1/completions POST /v1beta/models/muse-glimmer-30b:generateContent | POST /v1/chat/completions POST /v1/responses POST /v1/messages POST /v1beta/models/qwen3-6-27b:generateContent |
| 機能 |
両モデルの EmpirioLabs カタログのライブ料金です。各料金表は常に API の請求額と一致します。
EmpirioLabs で各モデルに記載されているリクエストパラメーターと、指定できる値または範囲です。ハイフンは、そのモデルに記載のないパラメーターを示します。
| パラメータ | Muse Glimmer 30B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| temperature | 最小 0 デフォルト: 1 | 0 から 1.99 デフォルト: 0.7 |
| top_p | 0.01 から 1 デフォルト: 0.95 | 0 から 1 デフォルト: 0.9 |
| max_tokens | 1 から 32768 デフォルト: 32768 | 1 から 64000 |
| stop | string | string |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max デフォルト: high | none, low, medium, high, max |
| top_k | 最小 1 デフォルト: 64 | 1 から 100 |
| min_p | 0 から 1 デフォルト: 0 | - |
| frequency_penalty | -2 から 2 デフォルト: 0 | - |
| presence_penalty | -2 から 2 デフォルト: 0 | -2 から 2 |
| response_format | text, json_object, json_schema | enum |
| web_search_linkup | boolean デフォルト: false | - |
| disable_formatting | boolean デフォルト: false | - |
| enable_thinking | - | boolean デフォルト: true |
| thinking_budget | - | 1 から 131072 |
| preserve_thinking | - | boolean デフォルト: false |
| seed | - | 0 から 2147483647 |
テキストや画像入力、ストリーミング、関数ツール、構造化JSON出力、reasoning_effort(なし、低、中、高、最大)による推論強度の制御をサポートします。推論はデフォルトで高です。
テキスト、画像、ビデオ入力をサポートします。ウェブ検索はtool_web_searchを通じて利用可能で、有効化されるとリクエストごとに$0.01を追加します。思考トークンは出力トークンとして請求されます。
Muse Glimmer 30B は OpenAI 互換の Chat Completions API を提供します。任意の OpenAI SDK を EmpirioLabs API キーで https://api.empiriolabs.ai/v1 に向け、モデル ID muse-glimmer-30b を使ってください。 どちらのモデルも同じエンドポイントで呼び出します。model を muse-glimmer-30b または qwen3-6-27b に設定してください。 EmpirioLabs ダッシュボードで API キーを取得してください。
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."}
]
}'両方のモデルを扱ったプロンプトテストと比較実験です。
Muse Glimmer 30B のほうが新しいリリースです (2026年8月10日)。Qwen3.6 27B のリリースは 2026年4月22日 です。 コンテキスト長は Qwen3.6 27B のほうが大きく、224K トークンです (Muse Glimmer 30B は 128K)。 1 回の応答で Qwen3.6 27B は最大 64,000 出力トークン、Muse Glimmer 30B は最大 32,768 を返します。 このページの仕様、料金表、パラメーターは EmpirioLabs のライブカタログに基づいています。
Muse Glimmer 30B のほうが新しいリリースです (2026年8月10日)。Qwen3.6 27B のリリースは 2026年4月22日 です。
入力 (1Mプロンプトトークンあたり)、出力 (生成された1Mトークンあたり) の料金は Muse Glimmer 30B のほうが低くなっています。 両方のライブ料金表はこのページにあり、常に API の請求額と一致します。
はい。どちらのモデルも同じ EmpirioLabs API キーで POST /v1/chat/completions を使うため、ほとんどの連携は model の値を変えるだけで切り替えられます。モデル固有のパラメーターに依存している場合は、先にこのページのパラメーター表を確認してください。
はい。EmpirioLabs プレイグラウンド で各モデルを開き、API と同じパラメーターで同じプロンプトを両方に実行できます。