- 类型
- 未披露
- 注意力
- 未披露
- 层数
- 未披露
- 专家
- 未披露
- 隐藏维
- 未披露
- 词表
- 未披露
未披露。官方未公布参数量与结构。1M 上下文，输入支持文本 / 图像 / 视频。发布时公开可用档位只到 xhigh，更高的 max 档要等 Meta 完成额外安全测试；官方发布记分卡用的正是 max 档，即当天开发者调不到的那一档。Meta 路线图上列有 Muse Spark 开源权重发布，但未给日期。
完善中
闭源模型，无自建选项，不提供显存表。
完善中
可用维度不足 3 个，不绘制雷达图
编程官方称编码与 agent 任务为历史最大跃升；Meta 工程实测相比 1.2 少约 20% 工具调用、少约 25% token（官方，记分卡基于 max 档）。
Agent改进集中在复杂指令遵循、多任务与用户协作（官方）。
中文中文可用，缺少独立中文评测。
逻辑能力
这一版的主题是「可用性」而不是峰值分数：官方叙述围绕撑住长线程、与用户协作、以及知道自己什么时候卡住了。Meta 自己的工程数据（少 20% 工具调用、少 25% token）是相对 1.2 的效率提升，不是与其他厂商的横向对比。注意第三方观察到的反向信号——AA 实测 xhigh 档反而比 1.2 更费 token，单任务成本从约 $0.40 升到 $0.55；Meta 的省 token 结论来自 max 档。硬编码 agent 任务上，同周更新的三家（Meta、Google、阿里）都没能在 TerminalBench / DeepSWE 类基准上越过 Claude Opus 5。
亮点
- 1.Meta 工程实测相比 1.2 少约 20% 工具调用、少约 25% token；官方称这是 Muse Spark 在编码与 agent 上最大的一次跃升
- 2.标准价与 1.2 持平（$1.25 / $4.25），Contributor 档 $0.10 / $0.20 是同能力段位里最低的一档
- 3.1M 上下文，输入支持文本 / 图像 / 视频；改进点集中在复杂指令遵循、多任务与与用户协作
坑
- 1.官方发布记分卡用的是 max 档，而 max 档发布时还被安全测试挡着——开发者当天能调的最高只有 xhigh，记分卡与可用档位不是一回事
- 2.Contributor 档便宜的代价是 Meta 可用你的提示与回复训练后续模型；Meta AI 负责人称已有两位数百分比的程序员在用这一档
- 3.权重仍是闭源，Meta 只是在路线图上列了开源发布、没给日期
- 4.按标准价算 AA 智能指数单任务 $0.55，比 1.2 的约 $0.40 更贵：AA 实测 1.3 xhigh 在 agent 测试里比 1.2 多用约 57% 输入、8% 输出 token
适合：长线程 agent 与协作式编码 · 愿意用数据换价格的 Contributor 档用户 · 多模态输入（含视频）的 agent 任务
不适合：需要自建部署（权重闭源） · 需要 max 档能力的生产负载（发布时未开放） · 数据不能用于厂商训练的合规场景（别用 Contributor 档）
暂无带来源的分数。
更新 2026-09-28 · 排名供选型参考，基准会饱和、会泄漏、会过时。