Meta超級智能實驗室正式發佈其迄今最強的多模態推理模型Muse Spark 1.1，將AI Agent的能力競爭推入新階段。該模型專為執行復雜任務而生，重點提升了工具調用、電腦操作、編程以及多模態理解能力，能夠圍繞用戶目標自主規劃步驟並調用外部工具完成工作流。

同日，Meta推出該模型的API公開預覽版，開發者可通過API直接調用。這是Meta首次向開發者提供付費模型版本，標誌著其AI商業化邁出關鍵一步。定價方面，Muse Spark 1.1輸入價格為每百萬Token 1.25美元，輸出價格為每百萬Token 4.25美元，低於當前多款主流閉源模型，展現出明顯的性價比策略。模型已在Meta AI移動端App及官網meta.ai上線，用戶可在思考模式下體驗。

在核心能力上，Muse Spark 1.1支持100萬Token上下文窗口，能夠在長期任務中保持操作記錄和關鍵信息。它既可以作為主Agent協調多個子Agent共同完成任務，也能作為子Agent執行具體指令，並具備零樣本適配新工具的能力。在編程方面，該模型可處理大型代碼庫的Bug修復、功能開發與代碼遷移，在Meta Internal Coding Bench測試中獲得68.3分，較上一代Muse Spark的58.8分有明顯提升。

Meta同步公佈了多項基準測試結果。在內部評測中，Muse Spark 1.1於MCP Atlas工具調用測試以88.1分位居第一，高於Claude Opus 4.8（max）的82.2分和GPT-5.5（xhigh）的75.3分；在JobBench職業場景工具使用測試中也以54.7分排名第一。計算機操作測試OSWorld-Verified得分為80.8分，僅次於Claude Opus 4.8的83.4分。第三方平臺Vals AI的數據顯示，該模型在金融Agent、企業金融分析、醫療記錄處理等垂直行業測試中均拿下第一名，尤其在法律智能體任務中拉開較大差距。

發佈當天，Meta創始人兼CEO馬克·扎克伯格在X平臺發文宣傳，這是他三年來首次在該平臺發聲，迅速引發關注。埃隆·馬斯克隨後在評論區留下“Jinx”一詞，為這場發佈增添了戲劇性互動。

不過，早期用戶反饋也暴露出一些問題。有開發者指出，搭載Muse Spark 1.1的Meta AI iPad客戶端存在頻繁閃退和文本輸出亂碼等穩定性問題，另有用戶對模型生成表格的能力提出質疑。這些體驗層面的短板，可能成為其大規模落地前需要解決的關鍵障礙。

Muse Spark 1.1的發佈，折射出大模型競爭正從單純的文本生成轉向任務執行能力。在Agent場景中，模型不僅要理解需求，還需管理上下文、調用工具並完成連續操作。Meta以更低的價格和開放API切入這一賽道，意在通過性價比吸引開發者生態，同時推動其“個人超級智能”願景落地。隨著Agent應用逐漸滲透企業生產場景，成本與穩定性將成為決定模型能否真正進入實際業務流程的核心變量。