Meta发布Muse Spark1.3模型，推进个人AI代理开发
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Meta首席AI官Alexandr Wang驳斥SemiAnalysis「刷榜论」：老测试早已饱和
动察 Beating AI 快讯，AI 研究机构 SemiAnalysis 点名 Gemini 3.8 Flash 和 Muse Spark 1.3，称它们是目前最明显的「benchmaxxed」模型之一，也就是针对公开评测优化得太狠。两款模型在 Terminal-Bench 2.1 分别拿到 89.4% 和 88.8%，已经接近 GPT-6 Astra 和 Claude Fable 5.1；换到刚发布不久的 Terminal-Bench 4.0，却只剩 19.1% 和 33.3%。Astra 和 Fable 5.1 分别还有 57.7% 和 55.8%。 SemiAnalysis 怀疑，问题出在公开测试越来越容易被针对性优化。Terminal-Bench 2.1 的任务全部公开，即使模型厂商不直接拿测试题训练，也可以购买与这些任务高度相似的强化学习环境数据。模型于是越来越擅长这套考试，却未必能泛化到新任务。不过 SemiAnalysis 没有拿出 Google 或 Meta 购买这类数据的直接证据。 Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 随后反驳，称这个论点「很蠢」。他举例，GPT-5.6 Sol 同样从 Terminal-Bench 2.1 的 88.8% 掉到 4.0 的 37.3%。他的解释是 2.1 已经饱和，无法再有效区分顶尖模型，而 4.0 远未饱和。Terminal-Bench 4.0 的确删除了 8 道饱和、已有公开解法或存在其他问题的任务，同时修改了 19 道题，并重新调整时间、CPU 和内存等资源限制。
Meta涨超4%创逾一个月新高，发布最强AI模型Muse Spark 1.3
火星财经消息 9月3日，Meta盘初涨约4.5%，最高触及619.42美元，创7月22日以来新高。消息面上，Meta发布迄今最强大AI模型Muse Spark 1.3，专为延长智能体工作流与增强编码能力设计。Meta首席AI官Alexandr Wang表示，该模型在编码能力上超越OpenAI的GPT-5.6 Sol，与Anthropic的Claude Fable 5.1表现持平。（科股宝播报）
Alexandr Wang：Muse的早期使用量已远超我们的预期
PANews 9月9日消息，Meta Platforms(META.O)首席人工智能官Alexandr Wang：Muse的早期使用量已远超我们的预期。如今，Muse用户的使用量是我们测试组用户的10倍。
Muse Spark 1.3 Max正式开放：最强推理档终于能用了
动察 Beating AI 快讯，Meta 正式开放 Muse Spark 1.3 Max。它是 Muse Spark 1.3 的最高推理强度，此前 1.3 发布时，max 还在做额外安全测试，只给少量合作伙伴预览。现在安全测试完成，已经能在 Muse Code 和 Meta Model API 里直接使用。 Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 称，Max 在编程和 Agent 任务上明显强于 high 和 xhigh。Artificial Analysis 的 Coding Agent Index 中，Muse Code + Muse Spark 1.3 Max 得到 68 分，已经进入第一梯队。
Muse Spark 1.2白菜价版铺开：OpenCode直接限时免费
动察 Beating AI 快讯，Meta 的 Muse Spark 1.2 Contributor 版本正在快速铺到第三方平台。OpenRouter 最新接入后，价格与 Meta 官方保持一致：每百万 Token 输入 0.10 美元、输出 0.20 美元，缓存输入仅 0.002 美元。普通 Muse Spark 1.2 则分别要 1.25、4.25 和 0.15 美元。 Contributor 版本并不是低配版模型。它使用相同模型和能力，代价是用户的输入和输出可以被 Meta 用于训练和改进产品。按输出价格算，比普通版便宜约 95%。 现在能用它的地方已经不少。OpenCode Zen 甚至把 Contributor 做成了限时免费模型。Command Code 也已接入，连最低档 Go 套餐都能使用。Vercel AI Gateway 和 NanoGPT 同样提供 API，其中 Vercel 还能直接接到 Claude Code、Codex、Hermes、OpenCode 和 OpenClaw 等工具。 Artificial Analysis 最新给 Muse Spark 1.2 xhigh 的 Intelligence Index 是 57。这个价格确实已经低得离谱，不过社区实测评价很分裂。有人把它当 DeepSeek V4 Flash 的低价替代，也有人反馈长任务和工具调用仍不够可靠。适合公开代码和低成本实验，私有代码则要先考虑数据是否愿意交给 Meta。
Meta重金挖来的余家辉，Muse全家桶刚交付就创业了
据动察 Beating 监测，余家辉宣布离开 Meta，准备创办一家新公司。他去年从 OpenAI 加入 Meta，与扎克伯格、汪滔一起组建 TBD Lab，负责多模态方向研发。一年多后，他选择离开大厂创业。 在 Meta 期间，余家辉参与了 Muse Spark、Voice Mode、Muse Image 和 Muse Video 等项目。就在他离职前，Muse Spark 刚更新到 1.2 版本。他表示，自己越来越被一个「对人类未来非常重要、但目前很少有人探索」的问题吸引，接下来会投入全部精力探索。新公司的名字和具体方向尚未公布。 余家辉此前曾负责 OpenAI 感知团队，也参与 Google DeepMind 的 Gemini 多模态研究。去年 Meta 组建超级智能实验室时，他是扎克伯格从 OpenAI 招募的核心研究员之一。 余家辉加入 Meta 时，正值硅谷 AI 人才争夺最激烈阶段。Meta 当时被曝向少数顶级人才提供第一年超过 1 亿美元的总薪酬，但公司随后否认所有核心员工都拿到这一水平。目前没有证据证明余家辉本人获得 1 亿美元年薪。