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Muse-Glimmer-30B-GGUF
grapeV-ai/Muse-Glimmer-30B-GGUF
Muse-Glimmer-30B-GGUF is a machine learning model from grapeV-ai. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. The card lists the license as apache-2.0.
Metaのオープンモデルが帰ってきた！Muse-Glimmer-30BをGGUFフォーマットに変換したものです。
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- License
- apache-2.0
- Access
- Public
- Created
- Aug 12, 2026
- Updated
- Aug 12, 2026
- SHA
- 81b68b4a
Model card
From the Hugging Face model README
What is this?
Metaのオープンモデルが帰ってきた！Muse-Glimmer-30BをGGUFフォーマットに変換したものです。
imatrix dataset
日本語能力を重視し、日本語が多量に含まれるTFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llmデータセットを使用しました。
Quants
各クオンツ・推論努力とそのベンチマークスコア（API版Gemma4 31B採点によるElyza_tasks 100）をまとめておきます。
| クオンツ | スコア | コメント |
|---|---|---|
| Q6_K | 4.63 | |
| Q5_K_M | 4.64 | |
| Q4_K_M | 4.57 | |
| IQ4_XS | 4.63 | |
| 公式kquant-dynamic<br>（Q5_K_M相当） | 4.59 | |
| 公式kquant-17gb<br>（Q4_K_M相当） | 4.61 | |
| reasoning_strength: low | 4.54 | |
| reasoning_strength: medium | 4.62 | |
| reasoning_strength: xhigh | 4.57 |
Note
-mm mmproj-Muse-Glimmer-30b-BF16.ggufでビジョンエンコーダーをロードし、Vision対応モデルとして使用することができます。
推論強度は（Reasoning strength）はlow / medium / high / xhighに対応しており、デフォルトはhighです。<br> 変更方法は次の3通りとなります。
- システムプロンプトに
Reasoning strength: <value>と書き込む - APIを叩く際、openAI Python SDKの引数に
extra_body={"chat_template_kwargs":{"reasoning_strength": "xhigh"}},を追加 - llama.cppの起動時に以下の引数を追加
--chat-template-kwargs '{\"reasoning_strength\":\"xhigh\"}'
License
Apache 2.0
Developer
Meta Superintelligence Lab
- License
- apache-2.0
- Created
- Aug 12, 2026
- Updated
- Aug 12, 2026