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English(EN) 1 Day in and I feel okay saying Muse-Glimmer-30B finally beats 3.6-27B for the size in some use-cases

早期测试显示Muse-Glimmer-30B表现强劲，优于3.6-27B

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Reddit社区r/LocalLLaMA的一位用户分享了对Muse-Glimmer-30B模型的初步印象，认为它在多个方面优于3.6-27B模型。该用户强调Muse-Glimmer-30B的推理能力高效，可与Grok 4.5媲美，并且在量化和知识深度方面表现强劲，在相似尺寸下超越了Qwen/Gemma，并在琐事问答方面击败了3.6-27B。尽管用户指出其在编码任务方面不如Gemma4-31B，但他们发现Muse-Glimmer-30B是OpenCode等任务更高效的代理，并且是24GB GPU的可行选项。 AI

影响 提供新模型能力的早期用户反馈，影响本地LLM用户的采用决策。

排序理由 用户生成的关于模型性能的评论，而非官方发布或基准测试。

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早期测试显示Muse-Glimmer-30B表现强劲，优于3.6-27B

报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/ForsookComparison ·

    上线一天我就敢说 Muse-Glimmer-30B 在某些用例中终于在同等规模下超越了 3.6-27B

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>A few things right off the bat:</p> <ul> <li><p>it reasons <em>very</em> efficiently. Like Grok 4.5 levels of efficient thinking </p></li> <li><p>it quantizes very well. My first few tests with iq3_xxs were better than Qwen/Gemma behaved at that …

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