Kui tegu on üldistatud segamudeliga, siis  tuleb pöörduda funktsiooni glmer poole (ikka paketist lme4), millel nüüd täiendav argument family võimalike valikutega binomial(link = "logit"), gaussian(link = "identity"), Gamma(link = "inverse"), inverse.gaussian(link = "1/mu^2"), poisson(link = "log"), quasi(link = "identity", variance = "constant"), quasibinomial(link = "logit") ja  quasipoisson(link = "log") (seosefunktsioonid on tegelikkuses mitmel perel muudetavad, täpsemalt vaata funktsiooni family abifailist), ent mitte kõikide perede ja seosefunktsioonide korral ei ole selle funktsiooni töö probleemivaba.

Lõpuks  tasub mainida, et paketis MASS leiduv funktsioon glmmPQL suudab teha praktiliselt samu asju, mida peaks suutma glmer, ent küsimus on siin hinnangute kvaliteedis -- teoreetilised baasid on erinevad ja PQL metoodikal põhinevad hinnangud on paljudes tüüpolukordades suure nihkega.