Muse Spark 1.3
Muse Spark 1.3是Meta推出的多模态推理模型，适用于长期运行的智能体、多智能体及编程工作流场景。该模型专为在跨时长任务中留存信息、逐步推进复杂任务而设计，能够适配多场景下的复杂工作需求，助力各类需要持续信息追踪与逻辑推进的任务高效完成。
上下文 1.0M会用工具结构化输出深度推理能看图能读文件
适合做什么
根据公开评测与能力标签，一句话帮你判断用途
整体来看，还能看图一起分析。
- 长文友好：一次塞很多资料也不容易“忘前面”
- 回答前会强制深度思考，复杂题更稳，但可能更慢更贵
实力怎么样
Artificial Analysis 公开指数，分数越高越好，大约按 0–100 理解
这款模型还没有公开智能指数，评测榜暂时排不上。
去评测榜看其它模型大概要花多少钱
按每百万 tokens 计价（约等于几十万到上百万汉字量级）
读入内容
$1.25/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$4.25/M
模型生成回复的费用，通常更贵
重复内容缓存
$0.150/M
相同上下文再次命中时更便宜
举个例子：读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens，大约花费 $0.84（按公开标价估算）。
能处理什么
输入、输出与常见能力开关
能看懂
文本图像视频文件音频
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程
怎么思考
推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”
这是一台“先想清楚再开口”的模型。
- 必须先思考再回答，关闭不了——难题更稳，简单题也可能偏慢
- 可调思考强度：xhigh / 高 / 中 / 低 / minimal
- 支持把思考过程一并返回，方便排查它怎么想的