Модель · Meta
Muse Spark 1.2 Contributor
Удешевлённый тариф модели Meta для программирования и агентов Muse Spark 1.2, которую уже сменила версия 1.3
вышла 5 августа
Характеристики
- Вышла
- 5 августа
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 1 млн токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 131 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,10 за миллион токенов
- Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
- $0,002 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $0,20 за миллион токенов
- Понимает
- текст, изображения, видео, PDF, аудио
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- закрытые
- Идентификатор в API
- muse-spark-1.2-contributor
Что это за модель
Muse Spark 1.2 Contributor — это не отдельная модель, а дешёвый тариф для Muse Spark 1.2. Meta выпустила её вместе с Muse Code — агентом для программирования, который работает в терминале. Модель рассуждает перед ответом и рассчитана на долгие задачи с несколькими агентами. Она может быть главным агентом, который планирует и раздаёт поручения, или подчинённым, который выполняет часть работы параллельно с другими.
По сравнению с Muse Spark 1.1 линейку подтянули именно в программировании. Meta называет три улучшения: генерацию кода, отладку сложных ошибок и понимание кодовой базы целиком. Модель обучали вместе со средой запуска Muse Code, чтобы вызовы инструментов срабатывали надёжно. При этом компания заявляет, что модель работает и в других средах. Чтобы держать направление часами, модель планирует, сверяется с целью и сжимает контекст. Для обучения Meta использовала цикл самосовершенствования: версия 1.1 придумывала сложные задачи, а 1.2 их оценивала и училась на них.
Модель берут для правок сразу во многих файлах, долгой отладки и задач по всему репозиторию. Большое контекстное окно позволяет держать в памяти граф зависимостей и старый код целого проекта. Meta сообщает о заметном росте на бенчмарках Terminal-Bench 2.1, DeepSWE 1.1 и собственном внутреннем тесте по программированию. Ещё один пример из анонса: на видеокартах NVIDIA Hopper модель ускоряла вычислительные ядра KDA и MLA. Работа заняла больше тысячи вызовов инструментов и до 24 часов.
У тарифа есть оговорки. Лимит здесь считают по токенам в скользящем пятичасовом окне, а не по числу запросов, и тариф доступен только в отдельных странах. Площадки-посредники пишут, что запросы и ответы на этом тарифе Meta может использовать для улучшения своих продуктов. Поэтому его советуют для экспериментов и ранних проектов. Кому это не подходит, может перейти на обычную Muse Spark 1.2 с оплатой по факту, но она заметно дороже. Уже в сентябре 2026 года линейку сменила Muse Spark 1.3.
Источники: Анонс Muse Spark 1.2 и Muse Code в блоге Meta для разработчиков, Muse Code и Muse Spark 1.2 в блоге Meta AI Research
Другие модели семейства
-
Muse Spark 1.3
Metaконтекст 1 млн$1,25 / $4,25рассуждения
-
Muse Spark 1.3 Contributor
Metaконтекст 1 млн$0,10 / $0,20рассуждения
-
Muse Spark 1.2
Meta21-е место в Epochконтекст 1 млн$1,25 / $4,25рассуждения
-
Muse Spark 1.1
Meta29-е место в Epochконтекст 1 млн$1,25 / $4,25рассуждения
Новости о модели
- 01
Данные: models.dev (MIT).