ИИтак

← Назад

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

Новости о модели

  1. 01

    Liquid AI ускорила малые модели LFM2.5 до 3,2 раза с помощью черновых моделей DSpark

    Hugging Face

все 1 новость о Spark 1.2 →

Данные: models.dev (MIT).