Muse Glimmer
Meta
Son güncelleme: 11 Ağustos 2026
💻 Bu model yerel bilgisayarında çalıştırılabilir — internet bağlantısı veya API ücreti gerekmez.
24 GB VRAM (K-Quant-17GB, ~%1 kalite kaybı) veya 32 GB VRAM (K-Quant-Dynamic, ~%0,2). Apple Silicon tarafında M4 Max / M5 Max doğrulanmış. Tam hassasiyet için 55+ GB gerekir.
LM Studio ile aç — görsel arayüzlü yerel model yöneticisi (Windows, Mac, Linux).
💻 LM Studio'da Nasıl Kullanılır?Muse Glimmer, Meta Superintelligence Labs'in 10 Ağustos 2026'da Apache 2.0 lisansıyla açtığı 30 milyar parametrelik bir model. Daha büyük Muse Spark modelinden distillation ile küçültülmüş ve tek bir amaç için ayarlanmış: bulut çağrısı yapmadan, senin makinende sürekli açık kalabilen bir ajan olmak. Ana fark burada. Yerelde çalışan modellerin çoğu sohbet edebiliyor ama tool çağırmaya gelince dağılıyor. Muse Glimmer uzun soluklu görev tamamlama, şema uyumlu function calling ve hata kurtarma için ayrıca eğitilmiş — bir tool çağrısı hata döndürdüğünde durmak yerine sorunu teşhis edip yeniden deniyor. Ayrı bir görüntü kodlayıcı sayesinde metinle iç içe görsel de alabiliyor, yani ekran görüntüsü, grafik ve doküman okuyabiliyor. Context penceresi 131.072 token, bilgi kesim tarihi Ocak 2026, 100'den fazla dilde eğitilmiş. Donanım tarafı bu modelin asıl satış noktası. Tam hassasiyette 55 GB'ın üzerinde bellek isteyecek bir model, yaklaşık 4-bit quantization ile 20 GB'ın altına iniyor. İki hazır sürüm var: 24 GB ekran kartı için K-Quant-17GB (ortalama %1 doğruluk kaybı) ve 32 GB için K-Quant-Dynamic (%0,2 kayıp). Üstüne DFlash adlı bir speculative decoding yöntemi geliyor — küçük bir yardımcı model tek geçişte 16 token öneriyor, ana model paralel doğruluyor. Sonuç: RTX 5090'da üretim hızı saniyede 74,9 token'dan 233,4'e çıkıyor, Apple M5 Max'te 26,6'dan 50,2'ye. Benchmark tarafında Gemma4-31B ve Qwen3.6-27B ile karşılaştırılmış. Ajan orkestrasyonunda açık ara önde: MCP Atlas 75,5 (rakipler 54,2 ve 62,5), DeepSearch QA 74,6, SWE-Bench Pro 51,2, AIME 2026 94,7. Ama Qwen3.6-27B bilgisayar kullanımı ölçen OSWorld-Verified'da 75,6'ya karşı 65,9, TerminalBench 2.1'de 60,7 ve SWE-Bench Verified'da 77,2 ile önde. Yani kod yazdırmak ve terminal işleri için tercih edilecek model bu değil; dosya düzenleyen, mesaj taslağı çıkaran, ekran okuyan bir kişisel asistan için düşünülmüş. API fiyatı yok çünkü ağırlıkları kendin indirip çalıştırıyorsun. Bulutta denemek istersen Together AI, Fireworks ve OpenRouter üzerinden servis ediliyor, oradaki fiyatlandırma sağlayıcıya göre değişiyor.
Bağlam uzunluğu
131K token
API giriş (1M token)
—
API çıkış (1M token)
—
Kullanıcı planı
—
Ücretsiz plan mevcut
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Evet
Hızı
Hızlı
Bilgi kesim tarihi
2026-01
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Yerelde çalışan kişisel ajan
- ✓Function calling ve tool kullanımı
- ✓Ekran görüntüsü, grafik ve doküman okuma
- ✓İnternetsiz veya veri gizliliği zorunlu ortamlar
- ✓LLM-as-a-judge değerlendirme
- ✓Yerel kod asistanı
Güçlü Yönler
- ↑24 GB ekran kartında tek başına çalışıyor, bulut gerektirmiyor
- ↑Apache 2.0 — ticari kullanımda kısıtlama yok
- ↑Tool çağrısı hata verince durmuyor, teşhis edip yeniden deniyor
- ↑DFlash ile RTX 5090'da 3,1 kat hız artışı
- ↑Görsel girdi alabiliyor (ekran görüntüsü, grafik, doküman)
- ↑131.072 token context penceresi
Dikkat Edilecekler
- ↓Bilgisayar kullanımında Qwen3.6-27B'nin gerisinde (OSWorld-Verified 65,9 / 75,6)
- ↓Terminal işlerinde zayıf (TerminalBench 2.1)
- ↓Ses girdisi yok, video sadece kare kare işleniyor
- ↓Türkçe çıktı kalitesi henüz test edilmedi
- ↓4-bit sürümde %1'e varan doğruluk kaybı
- ↓Ollama ve LM Studio entegrasyonları lansmanda henüz tamamlanmamıştı