Meta 最新 AI 大模型 Muse Spark 1.3 把上下文窗口拉到了 100 万 token，定价分了两档，差价超过 10 倍。
Meta 的新模型定位很明确：长周期、多步骤的 agentic workflow。能处理视频、图片和文档的多模态感知，工具调用一阶成功率比前代更高，代码能力在多个评测中「与前沿持平」。
定价策略值得细看。Muse Spark 1.3 分两个变体：muse-spark-1.3 标准版，输入 $1.25/百万 token，输出 $4.25/百万 token；muse-spark-1.3-contributor 版，输入 $0.10/百万 token，输出 $0.20/百万 token——后者允许 Meta 用你的数据改进产品，价格差了 12 到 21 倍。这个定价差比 OpenAI 和 Anthropic 的同类折扣都大。
功能上，Muse Spark 1.3 的设计思路是让模型在长任务中维持上下文、处理混乱甚至矛盾的输入，并在不确定时主动请求澄清。Meta 还给它配了一套 agentic 工具链：Computer Use（让模型「看」屏幕并操作界面）、Search Grounding（接入实时网络搜索）、多 agent 编排（一个「四人团队」把产品 idea 变成可运行的 SaaS 应用）、子 agent 并行展开（在隔离的 worktree 中各自工作）。
这套能力通过几个渠道分发：Muse Code（终端里的多 agent 编程工具）、Meta Model API、以及 OpenRouter。
Muse Code 本身也值得关注。它和 OpenCode 集成，可以把一个 GitHub issue 自动分派给多个 agent 并行处理，每个 agent 在独立的 git worktree 里工作，互不干扰。这基本是 Claude Code 的 agent 模式想做但还没做到的程度。
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