Meta Muse Spark Open 上线 Together AI
Meta Muse Spark Open is live on Together AI
Meta 的 Muse Spark Open 开源权重模型即日起在 Together AI 提供,Together AI 为 Day 0 发布合作方。该模型主打长时程智能体编码,具备 1M token 上下文窗口、计算机使用与多模态输入(文本、图像、音频、视频),并在行动前输出意图说明。
作为 Day 0 托管方,原文给出了模型定位、1M 上下文、定价和 API 用法,读者可以据此评估接入该开源权重模型的成本。
Meta 的 Muse Spark Open 今天已在 Together AI 上线。我们是迄今为止最强大的美国开放权重模型的 Day 0 发布合作伙伴,该模型专为长时间运行的智能体编码工作流而构建,可将整个代码库保持在上下文中。
Muse Spark Open 是智能体软件工程、计算机使用与网页自动化,以及同时理解文档、图像、音频和视频方面的一大进步。通过我们的早期访问计划,我们在发布前将其提供给部分精选客户。他们对其进行了评估,准备在 day 0 就将其提供给自己的客户,并与 Meta 分享了真实反馈。
关于 Muse Spark Open
Muse Spark Open 基于真实的开发者工作进行训练:多文件重构、调试会话和长时间运行的任务。其结果是更高的首次尝试准确率、可靠的工具调用,以及对开发者实际使用的代码仓库的深度代码库理解。
突出之处:
- 100 万 token 上下文窗口。 它可以容纳整个项目,包括复杂的依赖项、遗留代码和数千个文件,而无需将工作拆分成多个部分。
- 长时程自主性。 它能在长时程内进行规划、行动、观察和自我纠正,并为可拆分的工作协调子智能体。
- 计算机使用与浏览。 它可在桌面、移动端和浏览器中使用计算机使用能力,并通过多模态浏览来浏览网页。
- 多模态输入。 它接受文本、图像、音频和音视频输入。
- 意图说明。 它会在行动前说明自己正在做什么以及为什么这样做,这使得长时间运行更易于审计。
早期访问客户怎么说
Factory 和 Ollama 是两家获得早期访问权限的客户。两者都在发布前使用了 Muse Spark Open,并且都从 day 0 起向其用户提供该模型。
"Enterprises choose Factory because they want their Droids running on the best model for the task. In our agentic engineering workflows, Muse Spark Open consistently selected the right tool and kept its responses compact, exactly the decisiveness production agents need. Early access through Together AI let us stress-test it ahead of launch, so our customers get access on day 0."Zimu Li,Factory 技术团队成员
"Millions of developers across the globe rely on Ollama as the destination to get up and running with open source models. We are delighted to offer Muse Spark Open in partnership with Together AI. This model performs particularly well on tool calling and long context, including multi-step and parallel calls with clean structured outputs.与 Together AI 合作进行早期访问,使我们能够充分评估和优化该模型,从而让开发者从发布那一刻起就能体验到完全受支持、可用于生产的模型。”
Dong Chen,Ollama 高级 AI 工程师
在 Together AI 上运行它
无服务器。 使用 Together API 调用 Muse Spark Open:
from together import Together
client = Together()
response = client.chat.completions.create(
model="meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this module to remove the circular import."}],
)
print(response.choices[0].message.content)定价为每 100 万输入 token 1.25 美元,每 100 万输出 token 4.25 美元,每 100 万缓存输入 token 0.15 美元。你也可以在 playground 中试用。
来源:Together AI 研究与产品博客 · together.ai