LocalLLaMA 用户实测：Muse Glimmer 30B 与 Qwen 27B、Gemma 31B 推理对比

Reddit r/LocalLLaMA 板块用户 WonderRico 发布了一轮本地大模型基准测试结果，对象包括 Muse Glimmer 30B、Qwen 3.6 27B、Gemma4 31B 等多款模型及其若干微调版本。据其简述，Muse Glimmer 30B 在达到最终得分时所需的请求数明显高于 Qwen 系列（约接近两倍），也几乎是 Gemma 系列的三倍；不过其综合得分尚可，作者也强调该模型「并非编程专用模型」。

评测概览

• 对比对象：Muse Glimmer 30B、Qwen 27B 系列、Gemma 31B 系列，以及其他本地可跑模型与微调版本。
• 结论摘要：Muse Glimmer 30B 综合表现可接受，但推理吞吐效率偏低；Qwen 与 Gemma 系列在请求数效率上明显占优。
• 后续计划：作者预告将放出 Qwen 3.8 的测试结果。

数据来源

完整榜单与明细已整理在作者维护的 GitHub Pages 站点上，提供主榜单（benchmark-main）与逐项细节（benchmark-detail）两个页面，便于读者复核各模型的耗时、请求数与得分。本次贴文本身仅为简要说明，详细信息需跳转外部页面查看。

参考与局限

• 来源为个人社区评测，非厂商或权威机构发布，可信度有限。
• 评测侧重本地推理场景，与在线 API 服务或云端大规模评测口径不同，结果不宜直接外推。
• 涉及的具体模型版本号与命名较为非标，读者引用时建议核对原始页面。