Meta 发布 Muse Spark 1.3：agentic 与编程任务强化，价格不变、开放权重仍无期

2026 年 9 月 2 日，Meta 在 research.meta.ai 博客发布 Muse Spark 1.3，定位为「强化 agentic 与编程任务、主打真实可用性」的迭代版本。官方列出的重点如下：

• 在单一对话内可持续跨多个工作流的长时程工作
• 更主动的协作行为：会问澄清问题、卡住时会明说
• 更清楚自身能力边界
• 对抗性稳健性与提示注入抗性提升

即日起 Muse Code（macOS／Linux）与 Meta Model API 可用，OpenRouter 同步上架。依 Meta 内部对照 Muse Spark 1.2 的说法，1.3 完成同类任务时工具调用少约 20%、token 消耗少约 25%，产出的代码更干净、所需人机交互更少。扎克伯格的说法是「以低成本交付前沿性能」。

基准数据：对照 GPT-5.6 Sol 与 Opus 5

官方基准卡以 Muse Spark 1.2、OpenAI GPT-5.6 Sol（max）与 Anthropic Opus 5（max）为对照组。依 Axios 与 Bloomberg 转述（媒体转述，非本站实测），Muse Spark 1.3 成绩如下：

• MRCR 256K–512K 长文本检索：98.5
• MRCR 512K–1M 长文本检索：98.1
• DeepSWE v1.1 软件工程：75.4
• SWEAtlas CodeBase QnA：59.4
• Terminal-Bench 2.1 终端任务：88.8

在 1M token 上下文下长文本检索得分维持在 98 以上，agentic 工程任务亦有 75–88 的成绩，是「长时程跨工作流」宣称的主要支撑。

定价持平，max 推理待安全测试

developer.meta.com 定价页显示 1.3 与 1.2 定价相同：输入每百万 token $1.25、输出 $4.25、缓存输入 $0.15；另有 contributor 版（输入 $0.10／输出 $0.20），代价是数据会用于改进产品，企业用户需留意数据治理。既有推理模式即刻可用，max 推理模式待安全测试完成后才开放。值得注意的是，对照组竞品是以 max 模式计分，而 1.3 的 max 推理尚未开放，对比条件是否对等仍待官方说明。

与 1.2 的差距：效率修正，开放权重仍无期

Muse Spark 1.2 于 8 月 5 日发布（含 Muse Code beta），1.3 相隔不到一个月，属于效率与行为层面的修正版：工具调用与 token 减少直接压低单次任务成本，「卡住会明说」则回应业界对 agent 乱跑、乱猜的批评。官方路线图再次提到「更大模型」与「Muse Spark 开放权重发布」，但仍没有日期——1.2 的开放权重自 7 月 23 日承诺「soon」至今未兑现，Meta 目前真正发布开放权重的只有 8 月 10 日的 Muse Glimmer（Apache 2.0）。Muse Spark 1.3 是封闭 API 模型，不应误解为已开源。

对管理者的意义

同价格下工具调用少约 20%、token 少约 25%，切换到 1.3 后既有自动化流程的成本有望下降；「会问澄清问题」则意味着交办时给的背景信息会被更主动确认。适合先在既有 Muse Code 或 API 工作流中切换模型，比对成本与完成率再决定是否迁移；等待开放权重自建部署的团队，这次仍需继续等。