Muse Spark 1.2

📖 产品简介

Muse Spark 是 Meta 于 2026 年 4 月首次发布的 Agentic Coding 模型，2026 年 7 月 9 日发布 1.1 版本并首次开放 Meta Model API 公测。

1.1 是聚焦 Agentic 能力的升级版：1M token 上下文窗口（可单次分析整个代码库、长研究语料或长程 Agent 工作流而无需分块/检索）；强化工具调用（tool use）与 Computer Use 能力，在 Agentic 评测套件上对标 GPT-5.5 与 Claude Opus 4.8；支持多 Agent 编排——既可作为主编排（orchestrator）Agent，也可作为层级多 Agent 系统中的子 Agent。Meta AI App 内提供 Thinking Mode 专用推理模式。7 月 9 日开放 Meta Model API 公开预览，美国开发者可注册并获 $20 免费额度，标志着 Meta 正式进入付费开发者 AI API 市场，与 Cursor、GitHub Copilot 等所驱动的编码 Agent 需求直接相关。

✨ 核心功能

• 🧠 1M 上下文窗口：单次分析整个代码库，长程 Agent 无需分块
• 🛠️ Agentic 强化：工具调用 + Computer Use，对标 GPT-5.5 / Opus 4.8
• 🕸️ 多 Agent 编排：可作为主编排 Agent 或层级子 Agent
• 💭 Thinking Mode：Meta AI App 内专用推理模式
• 🔑 Meta Model API：7 月 9 日公测，美国开发者赠 $20 额度
• 🏢 Meta 背书：Meta Superintelligence Labs 出品

⚖️ 优缺点分析

📊 评分详情

💬 用户评价

📝 更新日志

• 2026-09-03
  Muse Spark 1.3

  **Muse Spark 1.3 发布（Sep 3）**——Meta 称其为 Spark 系列迄今最强、面向 Agentic 与 Coding 的版本，同日上线 Muse Code 与 Meta Model API。相较 1.2：无效回合更少、工具调用约减少 20%、token 消耗约降低 25%；支持单线程内更长跨度、多工作流任务，更强主动协作（主动追问、遇阻提示、关键动作前确认）。最高推理档（max reasoning）在安全测试完成后推出；扎克伯格确认将推出开放权重（open weights）版本。来源：agihunt.info / Alexandr Wang、AIatMeta 等官方发布。
• 2026-08-05
  Muse Spark 1.2

  **面向编程的 1.2 版本发布（Aug 5）**——在 1.1 基础上聚焦代码生成、复杂调试、代码库理解与端到端开发者工作流；显著扩大编程任务训练算力并拓宽训练环境多样性，同时保持通用 Agent 能力。**与 Muse Code 协同训练（co-training）**：引入拒绝采样的 harness 轨迹、面向 goals/compaction/subagents 的配方优化，并整合 Muse Code 工具集以最大化 harness 兼容性。**长程能力**：在整仓库生成、大型端到端项目与 auto-research 等长程编程任务上大量训练，依靠规划排序工作、目标条件保持方向、上下文压缩保留必要知识。**自我改进**：用 Muse Spark 1.1 生成高难度编程环境与指令遵循模板并给候选解打分，构建可扩展训练集，使 1.2 的复杂指令遵循更精确。案例：在 1000+ 次工具调用（最长 24 小时）内迭代优化 NVIDIA Hopper 的 KDA/MLA GPU kernel，相对基线实现持续显著提升。**可用性**：即日起在 Muse Code 与 Meta Model API 提供，全球访问范围扩大；定价维持每百万输入 $1.25 / 输出 $4.25
• 2026-07-09
  v1.1 + Meta Model API 公测

  **Muse Spark 1.1 发布 + Meta Model API 首次公测**——1.1 为聚焦 Agentic 能力的升级：1M token 上下文窗口，强化工具调用与 Computer Use（基准对标 GPT-5.5/Opus 4.8），支持多 Agent 编排（主编排或子 Agent 角色），Meta AI App 内 Thinking Mode 专用推理模式；同期开放 Meta Model API 公开预览，美国开发者可注册并获 $20 免费额度，标志 Meta 正式进入付费开发者 AI API 市场

🔗 相关产品