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2026-08
产品介绍
模型介绍
Meta Muse Spark 1.2 是 Meta 超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs, MSL）于 2026 年 8 月 5 日正式发布的多模态推理模型，是 Muse Spark 系列的最新版本。该模型与 Meta 全新推出的终端编程代理 Muse Code 协同训练（co-trained），在代码生成、复杂调试、代码库理解和端到端开发者工作流方面实现了重大升级。
Muse Spark 1.2 定位为面向智能体任务（agentic tasks）的前沿推理模型，支持 100 万 token 超长上下文窗口，可在单次会话中完成跨大型代码库的软件工程任务。模型保留了 1.1 版本在工具调用、计算机使用和多模态理解方面的优势，同时在编程基准测试中取得显著提升。
核心功能
- 100万token上下文窗口：支持超长上下文，可一次性处理整个大型代码库，长时任务无需中断
- 协同训练优化：与 Muse Code 代理共同训练，工具调用准确率更高、重试更少、输出质量更稳定
- 异步后台代理：持久化后台代理在整个会话中保持活跃，避免重复信息收集，降低多步骤任务延迟
- 事件日志运行时：本地追加式事件日志记录所有模型调用、工具运行、审批和编辑，支持崩溃后精确恢复
- 多模态推理：原生支持文本、图像等多模态输入，具备视觉思维链（visual chain of thought）能力
- MCP与技能支持：可调用 MCP 服务器、自定义技能，协调并行子代理完成复杂任务
基准表现
| 基准测试 | Muse Spark 1.2 | 说明 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 82.9% | 89项任务全量评测，pass@1 |
| DeepSWE v1.1 | 59.3% | 113项任务/91个代码库/5种语言 |
| Meta Internal Coding Bench | 优于1.1版本 | 440项真实内部PR任务 |
在 Terminal-Bench 2.1 上，Muse Spark 1.2 排名第三，仅次于 Claude Opus 5（86.7%）和 GPT-5.6 Terra（81.8%），超过 Grok Build（81.6%）。
定价方案
Meta Model API 提供两档定价：
标准档（数据不用于训练）：
- 输入：$1.25 / 百万token
- 缓存输入：$0.15 / 百万token
- 输出：$4.25 / 百万token
贡献者档（数据用于Meta产品改进）：
- 输入：$0.10 / 百万token
- 缓存输入：$0.002 / 百万token
- 输出：$0.20 / 百万token
模型同时通过 OpenRouter 等第三方平台提供访问。
使用场景
- 仓库级代码重构与迁移：跨大型代码库的端到端软件工程任务
- 长时Bug修复：持久会话支持长达24小时、1000+次工具调用的调试任务
- GPU内核优化：自动编写、编译、性能分析并迭代优化GPU内核
- 智能体工作流：多代理协作、工具链编排、MCP服务器调用
- 复杂研究任务：多步骤信息检索、分析与综合
可用方式
- Muse Code（Beta）：macOS/Linux 终端编程代理，一键安装
- Meta Model API：公共预览，全球扩展访问
- OpenRouter：第三方API聚合平台
- Meta AI应用：Thinking模式已集成
