Muse Glimmer 30B の必要VRAM

Metaのエージェント特化モデル。画像も扱え、道具の呼び出しや多段の作業を1つのモデルでこなす設計。52層中39層がスライディング窓のアテンションでKVキャッシュが軽い。公式GGUFあり、Apache-2.0。

29.78B / 52層 / GQA 2ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

この表は Q4_K_M を最小の量子化として計算しています。×でも、IQ4_XS のようにさらに小さい量子化なら収まることがあります(品質低下と、使うランタイムの対応状況の確認が要ります)。 このモデルは実際にその境界にあります: IQ4_XS相当(4.25bit)に置き換えると必要VRAMが約22.8GB→約21.3GBになり、24GB級で「△ ぎりぎり」→「◎ 快適」に一段上がります。

上の表は8,192トークンの文脈での計算です。AIエージェント(道具を使って複数ステップの作業を自動でこなす使い方)では長い文脈が要り、その分KVキャッシュが増えます。 このモデルをQ4_K_Mで使う場合、必要VRAMは32Kで約23.1GB、128Kで約24.4GBです(8Kの約1.1倍)。 KVヘッドが少ない構成のため、文脈を延ばしても増え方はゆるやかです。エージェント用途に向く設計といえます。

Muse Glimmer 30Bとは

Muse Glimmer 30Bは、meta-modelsが公開するTransformer系のハイエンドクラス(29.78Bパラメータ)オープンモデルです。24GB級GPUの領域で、ローカルで狙える上位の品質帯です。テキストに加えて画像入力に対応するマルチモーダル(VLM)です。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約54万件・いいね1,786件 — ダウンロード数は当サイト収録83モデル中46位です(2026-08-27時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

Muse Glimmer 30Bの必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約17.3GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約4GB、システム予約と合わせて合計約22.8GBです。 ◎(快適)判定の最小ラインは、VRAM 32GBクラスのGPUです。 迷ったらQ4_K_M(合計約22.8GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約37.1GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

ハイブリッドアテンション(線形)採用: 全52層のうちフルアテンションは13層のみで、残りの層はコンテキスト長に依存しない固定サイズの状態を持ちます。長文に強い設計です。

画像対応(VLM): 画像を入力する際は、テキストのみの目安より使用メモリが増えます。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約3.9GB、8Kで約4GB、32Kまで広げると約4.3GBになります。文脈を4倍にしてもKVキャッシュは1.1倍にしか増えません — 長文に強いメモリ設計です。

速度の目安(理論上限)

生成速度はメモリ帯域律速です。Q4_K_Mの重み17.3GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約21 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約58 tokens/秒 — 実効はオーバーヘッドの分これより下がります。

動かすには

OllamaやLM Studioに対応しています。導入手順は用語集のOllamaページにまとめています。

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