Meta发布史上最强模型Muse Spark 1.3，编码对标GPT-5.6，AI竞赛逼近头部玩家！
Meta Platforms发布了其迄今最为强大的人工智能模型Muse Spark 1.3。Meta首席AI官表示，这是公司目前在模型性能上最大的一次跃升，尤其在编码和智能体任务方面，Meta已进一步逼近OpenAI、Anthropic等头部竞争对手。开发者自周三起可通过Meta Model API访问并付费使用Muse Spark 1.3。Meta还表示，将很快向Instagram、Facebook以及Meta AI等社交媒体产品的用户推送这一更新。但需要注意的是，模型之间的直接比较并不简单。不同模型在不同任务上各有优劣，基准测试参数也可能被刻意优化，未必完全反映真实使用场景。
从Meta公布的基准数据看，Muse Spark 1.3在DeepSWE中得分为75.4，高于GPT-5.6 Sol和Opus 5。不过Meta承认，在多项基准中，竞争对手的模型仍然保持领先。Muse Spark 1.3在效率上有明显改善。新模型所需的工具调用次数减少约20%，Token消耗减少约25%。这意味着模型在日常工作负载中更少绕路，响应更加简洁，减少不必要的交互轮次。
对于编码任务而言，这种效率提升尤为重要。长任务需要模型持续记住用户最初的需求，并据此稳定执行。Muse Spark 1.3可在同一对话中同时处理多个工作流，而不必开启多个独立会话;它还能更好地管理长而复杂的指令，在多个任务之间保留关键细节。Meta还表示，新模型对自身局限性有更强感知，当请求模糊时更愿意主动向用户询问澄清，而不是按照错误假设继续推进。在涉及不可逆操作前，模型也会寻求确认，从而降低误操作风险。
在商业化层面，Meta选择维持Muse Spark 1.3的API价格不变。标准定价为每百万输入Token 1.25美元，每百万缓存输入Token 0.15美元，每百万输出Token 4.25美元。与上一版本相同，Meta继续向允许其数据用于模型改进的开发者提供更便宜的“贡献者”层级，价格为每百万输入Token 0.10美元、每百万输出Token 0.20美元。这是Meta在AI商业化上的持续尝试。今年7月，Meta首次开始对开发者使用Muse Spark 1.1收费。
行情解读：
当前，Meta正投入数千亿美元，试图在快速变化的AI竞赛中追赶领先者。但Meta的大规模支出也引发投资者关注，市场希望看到更清晰的投资回报。在此背景下，Meta开始布局云基础设施业务，出售AI算力和模型访问权限。
