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Muse Spark 1.3

推理大模型编程大模型

Muse Spark 1.3 by Meta Superintelligence Labs

发布时间: 2026-09-02浏览量: 2
在线体验GitHubHugging Face对比
模型参数
暂无数据
上下文长度
1M
多语言支持
暂无数据
推理能力
暂无数据

Muse Spark 1.3 是 Meta 于 2026 年 9 月 2 日发布的闭源多模态推理模型,已在 Muse Code 和 Meta Model API 上线,面向长周期 Agent 与编程工作流。官方给出 1M 上下文,以及每百万 token 输入 $1.25、缓存输入 $0.15、输出 $4.25 的主模型价格。max reasoning 尚待额外安全测试后开放;参数量、最大输出与知识截止时间未公开。

数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法

Muse Spark 1.3

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 极高 (Extra-High) (默认)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
暂无数据
模型类型
推理大模型
输入/输出模态
文本、图像、视频、pdf → 文本
发布时间
2026-09-02
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不适用
知识截止
暂无数据
Muse Spark 1.3

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无
Hugging Face
暂无
在线体验
Muse Spark 1.3

官方介绍与博客

DataLearnerAI博客
暂无
Muse Spark 1.3

API接口信息

接口速度
暂无数据
💡默认单位:$/100万 tokens。若计费单位不同,则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$1.25/ 1M$4.25/ 1M
缓存定价Prompt缓存
类型有效期写入读取
文本-$0.150/ 1M

表中「—」表示该模态在此方向不计费,或供应商未公开对应价格。

Muse Spark 1.3

评测结果

Muse Spark 1.3 当前已收录的代表性评测结果包括 DeepSWE(1 / 34,得分 75.40)、Terminal-Bench 2.1(2 / 49,得分 88.80)、AutomationBench(2 / 13,得分 49.40)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。

思考模式
联网能力

AI Agent - 工具使用

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Terminal-Bench 2.1
最高工具
88.80
2 / 49
OSWorld 2.0
最高工具
66.90
3 / 8
AutomationBench
最高工具
49.40
2 / 13

编程与软件工程

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
DeepSWE
最高工具
75.40
1 / 34

生产力知识

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GDPval-AA v2
最高工具联网
1754
5 / 25

AI Agent - 信息收集

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
DeepSearchQA
最高工具联网
89.40
2 / 3

Agent能力评测

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
Job Bench
最高工具
64.90
1 / 5
Muse Spark 1.3

发布机构

Facebook AI研究实验室
Facebook AI研究实验室
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Muse Spark 1.3 by Meta Superintelligence Labs

模型解读

正式发布

Muse Spark 1.3 是 Meta Superintelligence Labs 于 2026 年 9 月 2 日发布的闭源多模态推理模型,API ID 为 muse-spark-1.3。它已在 Muse Code 和 Meta Model API 上线,重点提升长周期 Agent 工作流、复杂指令跟随、并行任务管理、工具调用与编程效率。

规格与能力

官方给出 1M token 上下文窗口,支持文本、图像、视频和文档输入,输出为文本。Meta 表示其视觉推理能在真实执行环境中处理截图、视频与文档。相较 1.2,内部工程对比约减少 20% 工具调用和 25% token 使用。已有 reasoning modes 当前可用;max reasoning 仍需完成额外安全测试后开放。参数量、最大输出和知识截止时间未公开。

评测与安全

Meta 在 max reasoning 下报告 GDPval-AA v2 1754、JobBench 64.9、OSWorld 2.0 partial 66.9、DeepSearchQA 89.4、AutomationBench 49.4%、DeepSWE v1.1 75.4%、SWE-Atlas Codebase QnA 59.4% 和 Terminal-Bench 2.1 88.8%。这些是指定工具和 harness 下的系统级结果。官方还强调对提示注入的更强鲁棒性,以及对不可逆操作更好的风险判断。

API 价格与数据边界

主模型每百万 token 输入 $1.25、缓存输入 $0.15、输出 $4.25,请求数据不用于改进 Meta 产品。独立的 muse-spark-1.3-contributor 路线价格为 $0.10 / $0.002 / $0.20,但数据会用于改进 Meta 产品;本条目不将该路线混作主模型标准价格。当前模型仍为闭源,Meta 仅把 Muse Spark 开放权重列为后续路线图。

官方来源

Muse Spark 1.3

常见问题

Muse Spark 1.3 适合什么任务?

它主要面向长周期智能体工作流、复杂编程、代码库理解、工具调用、计算机操作和多步骤知识工作。

Muse Spark 1.3 的上下文窗口是多少?

Meta 官方模型页给出 1M token 上下文窗口,但未公开最大输出长度。

Muse Spark 1.3 的 API 价格是多少?

主模型每百万 token 输入 1.25 美元、缓存输入 0.15 美元、输出 4.25 美元。

主模型与 Contributor 版本有什么区别?

主模型请求数据不用于改进 Meta 产品;单独的 Contributor 路线价格更低,但数据会用于改进 Meta 产品。两者使用不同 API ID。

Muse Spark 1.3 是否开放权重?

尚未开放。Meta 只把 Muse Spark 开放权重列入后续路线图,当前 1.3 仍是闭源托管模型。

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