Модель · Meta
Muse Spark 1.3
Флагманская модель Meta для долгих агентных задач и программирования, по замерам компании наравне с GPT-5.6 Sol и Opus 5
вышла 2 сентября
Характеристики
- Вышла
- 2 сентября
- 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
- $1,25 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
- $0,15 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $4,25 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-1.3
Что это за модель
Muse Spark 1.3 — новая версия основной линейки Meta. Это мультимодальная модель: она понимает видео, картинки и документы и рассуждает перед ответом. Как она устроена и какого она размера, Meta не рассказывает. Компания пишет только, что обучала её в разных средах запуска, чтобы модель работала в любых агентных средах, и дала ей больше долгих задач по программированию. Агентными называют задачи, где модель сама шаг за шагом выполняет работу: вызывает инструменты, пишет и запускает код.
По сравнению с Muse Spark 1.2 модель дольше держит одну задачу и лучше ведёт несколько процессов в одной переписке. По внутренним замерам Meta, в задачах по программированию она делает примерно на 20% меньше вызовов инструментов и тратит примерно на 25% меньше токенов. Модель точнее выполняет сложные многошаговые инструкции и не теряет по пути заданные ограничения. Она охотнее работает вместе с пользователем: задаёт уточняющие вопросы, сообщает, когда застряла, и спрашивает подтверждения перед важными действиями. В анонсе Meta сравнивает её с GPT-5.6 Sol и Claude Opus 5 в режиме максимальных рассуждений на тестах для агентов, программирования, выполнения инструкций и работы с длинным контекстом.
Meta советует брать модель для долгого агентного программирования, управления компьютером, координации нескольких агентов и автоматизации рабочих процессов. Рядом стоит вариант Muse Spark 1.3 Contributor: он в двенадцать с лишним раз дешевле, но Meta использует его данные для улучшения своих продуктов. В обычной версии данные для этого не берут. Модель доступна в Muse Code и через API Meta.
Версия с максимальными рассуждениями для самых трудных задач выйдет позже: сначала Meta хочет закончить дополнительные проверки безопасности. Компания заявляет, что модель стала лучше сопротивляться вредоносным вводам и внедрению команд в запрос (prompt injection) и осторожнее ведёт себя перед действиями, которые нельзя отменить. Открыть веса Muse Spark Meta обещает, но пока без срока, а сейчас модель работает только через сервисы компании.
Источники: Анонс Muse Spark 1.3 в блоге Meta, Страница модели для разработчиков
Другие модели семейства
-
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 1.2 Contributor
Metaконтекст 1 млн$0,10 / $0,20рассуждения
-
Muse Spark 1.1
Meta29-е место в Epochконтекст 1 млн$1,25 / $4,25рассуждения
Новости о модели
- 01
Данные: models.dev (MIT).