Meta超级智能实验室正式发布其迄今最强的多模态推理模型Muse Spark 1.1，将AI Agent的能力竞争推入新阶段。该模型专为执行复杂任务而生，重点提升了工具调用、电脑操作、编程以及多模态理解能力，能够围绕用户目标自主规划步骤并调用外部工具完成工作流。

同日，Meta推出该模型的API公开预览版，开发者可通过API直接调用。这是Meta首次向开发者提供付费模型版本，标志着其AI商业化迈出关键一步。定价方面，Muse Spark 1.1输入价格为每百万Token 1.25美元，输出价格为每百万Token 4.25美元，低于当前多款主流闭源模型，展现出明显的性价比策略。模型已在Meta AI移动端App及官网meta.ai上线，用户可在思考模式下体验。

在核心能力上，Muse Spark 1.1支持100万Token上下文窗口，能够在长期任务中保持操作记录和关键信息。它既可以作为主Agent协调多个子Agent共同完成任务，也能作为子Agent执行具体指令，并具备零样本适配新工具的能力。在编程方面，该模型可处理大型代码库的Bug修复、功能开发与代码迁移，在Meta Internal Coding Bench测试中获得68.3分，较上一代Muse Spark的58.8分有明显提升。

Meta同步公布了多项基准测试结果。在内部评测中，Muse Spark 1.1于MCP Atlas工具调用测试以88.1分位居第一，高于Claude Opus 4.8（max）的82.2分和GPT-5.5（xhigh）的75.3分；在JobBench职业场景工具使用测试中也以54.7分排名第一。计算机操作测试OSWorld-Verified得分为80.8分，仅次于Claude Opus 4.8的83.4分。第三方平台Vals AI的数据显示，该模型在金融Agent、企业金融分析、医疗记录处理等垂直行业测试中均拿下第一名，尤其在法律智能体任务中拉开较大差距。

发布当天，Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格在X平台发文宣传，这是他三年来首次在该平台发声，迅速引发关注。埃隆·马斯克随后在评论区留下“Jinx”一词，为这场发布增添了戏剧性互动。

不过，早期用户反馈也暴露出一些问题。有开发者指出，搭载Muse Spark 1.1的Meta AI iPad客户端存在频繁闪退和文本输出乱码等稳定性问题，另有用户对模型生成表格的能力提出质疑。这些体验层面的短板，可能成为其大规模落地前需要解决的关键障碍。

Muse Spark 1.1的发布，折射出大模型竞争正从单纯的文本生成转向任务执行能力。在Agent场景中，模型不仅要理解需求，还需管理上下文、调用工具并完成连续操作。Meta以更低的价格和开放API切入这一赛道，意在通过性价比吸引开发者生态，同时推动其“个人超级智能”愿景落地。随着Agent应用逐渐渗透企业生产场景，成本与稳定性将成为决定模型能否真正进入实际业务流程的核心变量。