Meta推出新一代大语言模型（LLM）Muse Spark 1.3，并称其在编码与Agent任务上的表现进一步向OpenAI、Anthropic等头部AI公司靠拢。

据SiliconANGLE等外媒9月3日报道，Meta已通过Meta Model API向开发者开放Muse Spark 1.3的付费调用。当前，该模型已接入Meta的编码工具Muse Code以及Meta Model API，后续还计划扩展至Facebook、Instagram等社交平台以及Meta AI。

Meta首席AI官Alexandr Wang在接受彭博社采访时表示，Muse Spark 1.3是Meta历代模型中提升幅度最大的一代。他称，凭借更强的编码和Agent能力，该模型可与Anthropic的Claude Fable 5.1竞争；在代码生成方面，甚至优于OpenAI的GPT-5.6 Sol，并领先于当前中国的AI模型。

不过，模型表现仍会因评测基准和任务类型不同而有所差异。独立AI评测机构Artificial Analysis数据显示，仅向合作伙伴限量开放的Muse Spark 1.3 Max在Intelligence Index中获得62分，仅次于Claude Fable 5.1和Claude Opus 5。当前可用的另一推理版本Muse Spark 1.3 xhigh得分为61分，被评为与GPT-5.6 Sol处于同一水平。

过去5个月，Meta已四次发布Muse Spark系列模型，持续加码AI竞赛。为追赶Anthropic、OpenAI以及中国竞争对手，Meta正不断增加对AI基础设施和研发的投入。去年，Meta CEO Mark Zuckerberg斥资超过140亿美元收购Scale AI部分股权，并引入Alexandr Wang负责推进Superintelligence Labs的AI战略。

不过，Meta的大规模AI投入也引发了投资者对回报前景的担忧。在投资回报周期尚不明朗的情况下，Meta正从此前以Llama为代表的开源路线，转向更接近Anthropic和OpenAI的专有模型路径。

今年7月，Meta在发布Muse Spark 1.1时首次面向开发者推出付费调用机制。Mark Zuckerberg当时表示，希望将Muse Spark打造为市场上价格最低的大语言模型产品线之一。Muse Spark 1.3的定价则与8月发布的1.2版本保持一致。

Alexandr Wang表示，与上一版本相比，Muse Spark 1.3在完成相同任务时的Token消耗减少约25%，工具调用次数也下降约20%。Meta还称，该模型可在一次长对话中并行推进多条工作流，并增强了对复杂长指令的遵循能力，以及跨任务保持上下文的能力。

在安全性方面，Meta表示，Muse Spark 1.3进一步强化了对自身任务范围和能力边界的识别，在执行不可逆操作前会主动向用户请求确认。

Meta尚未明确是否会公开Muse Spark 1.3的模型权重，但已预告未来将推出开放权重版本。与此同时，Meta还在研发体量更大、性能更强的下一代模型Watermelon。Mark Zuckerberg此前已对外预告该模型，但未披露具体发布时间。

Meta还在社交平台发文称，Muse Spark 1.3此次升级重点在于提升Agent任务和编码场景下的实际可用性，关键能力包括在单线程中支撑更长周期的多工作流任务，并以更主动的方式与用户协作。