

Muse Glimmer 30B 与 Qwen3.6 27B 并排比较:规格、能力、参数,以及 EmpirioLabs 目录中的实时价格。
Meta AI 的 Muse Glimmer 30B 和 Alibaba Cloud 的 Qwen3.6 27B 都属于文本生成类别,可通过 EmpirioLabs API 使用。
| 规格 | Muse Glimmer 30B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| 模型 ID | muse-glimmer-30b | qwen3-6-27b |
| 开发方 | Meta AI | Alibaba Cloud |
| 发布日期 | 2026年8月10日 | 2026年4月22日 |
| 上下文窗口 | 128K 个 token | 224K 个 token |
| 最大输出 | 32,768 个 token | 64,000 个 token |
| 输入 | 文本 图像 | 文本 图像 视频 |
| 输出 | 文本 | 文本 |
| 结构化输出 | JSON Schema | JSON 模式 |
| 区域 | - | China |
| 端点 | 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 |
| 能力 |
两个模型在 EmpirioLabs 目录中的实时价格。每张价格表始终与 API 的实际计费一致。
每个模型在 EmpirioLabs 上列出的请求参数,以及适用的可选值或范围。短横线表示该模型未列出此参数。
| 参数 | Muse Glimmer 30B | Qwen3.6 27B |
|---|---|---|
| temperature | 最小 0 默认值: 1 | 0 到 1.99 默认值: 0.7 |
| top_p | 0.01 到 1 默认值: 0.95 | 0 到 1 默认值: 0.9 |
| max_tokens | 1 到 32768 默认值: 32768 | 1 到 64000 |
| stop | string | string |
| reasoning_effort | none, low, medium, high, max 默认值: high | none, low, medium, high, max |
| top_k | 最小 1 默认值: 64 | 1 到 100 |
| min_p | 0 到 1 默认值: 0 | - |
| frequency_penalty | -2 到 2 默认值: 0 | - |
| presence_penalty | -2 到 2 默认值: 0 | -2 到 2 |
| response_format | text, json_object, json_schema | enum |
| web_search_linkup | boolean 默认值: false | - |
| disable_formatting | boolean 默认值: false | - |
| enable_thinking | - | boolean 默认值: true |
| thinking_budget | - | 1 到 131072 |
| preserve_thinking | - | boolean 默认值: false |
| seed | - | 0 到 2147483647 |
支持文本和图片输入、流式传输、函数工具、结构化JSON输出,以及通过reasoning_effort(无、低、中、高、最大)进行推理强度控制。推理默认为高。
支持文本、图像和视频输入。网页搜索可通过tool_web_search访问,启用时每个请求添加$0.01。思考令牌作为输出令牌计费。
Muse Glimmer 30B 提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions API。用你的 EmpirioLabs API 密钥把任意 OpenAI SDK 指向 https://api.empiriolabs.ai/v1,并使用模型 ID muse-glimmer-30b。 两个模型通过同一个端点调用。将 model 设为 muse-glimmer-30b 或 qwen3-6-27b。 在EmpirioLabs 控制台获取 API 密钥。
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."}
]
}'同时涵盖两个模型的提示词测试和对比实验。
Muse Glimmer 30B 发布更晚(2026年8月10日);Qwen3.6 27B 发布于 2026年4月22日。 Qwen3.6 27B 的上下文窗口更大:224K 个 token,Muse Glimmer 30B 为 128K。 每次响应 Qwen3.6 27B 最多返回 64,000 个输出 token,Muse Glimmer 30B 最多 32,768。 本页的规格、价格表和参数来自 EmpirioLabs 实时目录。
Muse Glimmer 30B 发布更晚(2026年8月10日);Qwen3.6 27B 发布于 2026年4月22日。
输入(每100万个提示词标记)和输出(每100万个生成代币)的价格 Muse Glimmer 30B 更低。 两张实时价格表都在本页,并始终与 API 的实际计费一致。
可以。两个模型都使用 POST /v1/chat/completions 和同一个 EmpirioLabs API 密钥,大多数集成只需更改 model 值即可切换。如果依赖某个模型特有的参数,请先查看本页的参数表。
可以。在 EmpirioLabs Playground 中分别打开两个模型,用 API 提供的参数对两者运行同一个提示词。