Muse Glimmer 30B vs Qwen3.6 27B

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 Alibaba Cloud テキスト生成

Muse Glimmer 30B vs Qwen3.6 27B の概要

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。

主な違い

  • 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。
  • Qwen3.6 27B だけが対応する入力の種類: 動画。
  • Muse Glimmer 30B だけに記載されている機能: json mode, cache。
  • Qwen3.6 27B だけに記載されている機能: web search。
  • 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。

Muse Glimmer 30B vs Qwen3.6 27B: 仕様

仕様Muse Glimmer 30BQwen3.6 27B
モデルIDmuse-glimmer-30bqwen3-6-27b
開発元Meta AIAlibaba 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 SchemaJSON 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
reasoning vision multimodal function calling json mode cache
reasoning vision web search function calling multimodal

Muse Glimmer 30B vs Qwen3.6 27B: API の料金

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。

タイプ
仕様
料金
入力
1Mプロンプトトークンあたり
$0.35$0.20
出力
生成された1Mトークンあたり
$1.50$0.80
暗黙のキャッシュ読み取り
1Mのキャッシュ入力トークンごとに
$0.05
ウェブ検索(リンクアップ)
呼び出し時の通話ごと
$0.013
料金ページ全体で比較

Muse Glimmer 30B vs Qwen3.6 27B: API のパラメーター

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 30BQwen3.6 27B
temperature最小 0 デフォルト: 10 から 1.99 デフォルト: 0.7
top_p0.01 から 1 デフォルト: 0.950 から 1 デフォルト: 0.9
max_tokens1 から 32768 デフォルト: 327681 から 64000
stopstringstring
reasoning_effortnone, low, medium, high, max デフォルト: highnone, low, medium, high, max
top_k最小 1 デフォルト: 641 から 100
min_p0 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_formattext, json_object, json_schemaenum
web_search_linkupboolean デフォルト: false-
disable_formattingboolean 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

Muse Glimmer 30B vs Qwen3.6 27B: 上限と注意点

Muse Glimmer 30B

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。

Qwen3.6 27B

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 と Qwen3.6 27B の呼び出し方

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
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."}
    ]
  }'

Muse Glimmer 30B vs Qwen3.6 27B: テストとガイド

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 vs Qwen3.6 27B: よくある質問

Muse Glimmer 30B と Qwen3.6 27B の違いは何ですか?

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 と Qwen3.6 27B ではどちらが新しいですか?

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。

Muse Glimmer 30B と Qwen3.6 27B ではどちらの料金が低いですか?

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。

統合を作り直さずに Muse Glimmer 30B と Qwen3.6 27B を切り替えられますか?

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。

統合する前にブラウザで Muse Glimmer 30B と Qwen3.6 27B を試せますか?

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。

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