Meta 在 7 月 10 日正式發表 Muse Spark 1.1，這是今年 4 月推出的初代 Muse Spark 的重大升級版本。Meta 同步推出了 Meta Model API 公開預覽版，這代表 Meta 歷史上第一次對外收費提供模型推理服務。執行長 Mark Zuckerberg 為此打破三年的社群媒體沉寂，在 Threads 與 X 上發文稱 Muse Spark 1.1 是「一個強大的代理與程式碼模型，價格非常低」。他上一次在 X 上發文已經是 2023 年 7 月的事了，足見 Meta 對這次發布的重視程度。
定價策略：對手四分之一的價格切入市場
Meta Model API 的定價為每百萬輸入 token 1.25 美元（約新台幣 41 元）、每百萬輸出 token 4.25 美元（約新台幣 138 元），每位新帳號可獲得 20 美元（約新台幣 650 元）的免費額度。這個價位大約是 Anthropic 與 OpenAI 同級模型的四分之一。這個價格與 Anthropic Claude Haiku 4.5 以及 OpenAI GPT-5.6 Luna 相近，但略高一些。
目前 API 公開預覽僅限美國開發者使用。API 相容 OpenAI 格式，支援結構化輸出與平行工具呼叫。Hacker News 上有用戶指出，快取輸入的費率約為每百萬 token 0.15 美元，這對需要大量重複上下文的代理應用來說相當有吸引力。
模型能力：代理任務稱霸，程式碼能力追趕中
Muse Spark 1.1 是一款多模態推理模型，支援文字、圖片、影片、PDF 與音訊輸入，上下文窗口達到 100 萬 token，並內建上下文壓縮機制。相較初代 Muse Spark 大約 26 萬 token 的上下文長度，擴幅接近四倍。
在代理（agentic）任務的基準測試上，Muse Spark 1.1 的表現相當亮眼。Meta 超級智慧實驗室負責人 Alexandr Wang 在 X 上表示，Muse Spark 1.1 在多項代理評測中與 GPT-5.5 和 Opus 4.8 不相上下。
根據 Alexadr Wang 公開的基準測試對比圖表，Muse Spark 1.1 在 11 項基準中拿下 4 項最佳成績：
- MCP Atlas（大規模工具使用）：88.1 分，擊敗 Opus 4.8（82.2）與 GPT-5.5（75.3）
- JobBench（專業工具使用）：54.7 分，大幅領先 Opus 4.8（48.4）與 GPT-5.5（38.3）
- Humanity’s Last Exam（多學科推理，搭配工具）：62.1 分，勝過 Opus 4.8（57.9）與 GPT-5.5（52.2）
- Finance Agent v2（金融分析代理）：57.2 分，勝過 Opus 4.8（53.9）與 GPT-5.5（51.8）
不過在程式碼任務上，Muse Spark 1.1 仍落後頂尖對手。SWE-Bench Pro 得分 61.5，Opus 4.8 則有 69.2；DeepSWE 1.1 長程程式碼任務得分 53.3，GPT-5.5 達到 67.0。但從進步幅度來看，初代 Muse Spark 在 DeepSWE 上僅有 10.0 分，1.1 版一舉跳到 53.3，進步極為顯著。
多代理編排：Muse Spark 1.1 的核心設計理念
Muse Spark 1.1 的架構設計核心是「編排者」（orchestrator）角色，模型原生支援多代理系統，既能擔任主代理將任務分派給子代理，也能作為子代理被其他模型呼叫。在電腦使用（computer use）場景中，模型會自行判斷該撰寫腳本還是透過 UI 點擊操作。
Meta 開發者部落格將 Muse Spark 1.1 定位為「端到端代理工作流」的解決方案，強調更好的多輪記憶與長上下文連貫性。Meta 官方表示：「Muse Spark 1.1 在需要規劃與跨外部應用程式和服務編排的個人代理任務中，提供卓越的表現。」
Llama 時代的終結？Meta 從開源轉向閉源收費
Muse Spark 1.1 的發布標誌著 Meta AI 策略的根本性轉變。過去三年，Meta 以 Llama 系列開源權重模型著稱，免費提供給開發者社群使用。如今 Muse Spark 1.1 是閉源模型、透過付費 API 提供服務、不公開權重。Meta 透露，Muse Spark 1.1 將逐步取代 WhatsApp、Instagram、Facebook 以及 Meta 智慧眼鏡背後的 Llama 模型。目前 Meta AI 應用程式與 meta.ai 已經在「思考」（Thinking）模式中搭載此模型。
Muse Spark 1.1 發布的同一週，AI 界可謂熱鬧非凡。SpaceXAI 推出了新版 Grok 4.5，OpenAI 也發表了 GPT-5.6 模型家族。對於已經習慣 OpenAI API 格式的開發者而言，Meta 的相容設計讓切換成本極低。如果 Muse Spark 1.1 在獨立程式碼評測中站穩腳步，對成本敏感的團隊將首次擁有來自超大型業者的平價替代方案。
結語
Muse Spark 1.1 的代理任務基準成績確實令人印象深刻，但程式碼能力仍有差距，加上模型架構與評測方法的透明度疑慮，現在談「超越對手」還為時過早。值得關注的是 Meta 的戰略意圖：這家公司不再滿足於免費送模型，而是要用極低的價格、龐大的消費者管道、以及 OpenAI 相容的 API 格式，在付費 AI 模型市場中殺出一條路。對 Anthropic 和 OpenAI 來說，一個能夠承受零利潤定價的競爭者加入戰局，才是需要面對的挑戰。