Meta 发布多模态推理模型 Muse Spark 1.1，强化 AI 智能体任务能力 - 快直播nba

Meta 推出了升级版多模态推理模型 Muse Spark 1.1，显著增强了 AI 智能体的任务执行能力。新模型优化了多智能体协作流程，由一个主智能体负责信息搜集与规划，随后将任务分解并分派给多个子智能体并行处理，有效缩短了复杂项目的完成时间。此外，Muse Spark 1.1 支持高达 100 万 token 的上下文长度，确保在冗长的操作序列中能够持续记忆并调用早期信息。

在应用操作方面，Muse Spark 1.1 能够跨越多个应用程序执行长流程任务。它能根据具体情境自主判断，选择直接点击用户界面、编写脚本自动化操作，抑或一次性完成多步骤任务，旨在减少人工干预，提高整体执行效率。

对于代码开发领域，该新版本具备诊断和修复复杂程序缺陷、开发新功能以及执行大规模代码迁移的能力。模型能够预先规划开发步骤，细分任务，并在长期的开发过程中保持关键上下文信息。Meta 透露，其内部的开发和研究团队已开始日常使用 Muse Spark 1.1 来协助软件开发和模型评估工作。

Meta 同样强调了 Muse Spark 1.1 的安全性。该模型在部署前已依据内部安全框架《Advanced AI Scaling Framework》完成了评估，并在化学与生物安全、网络安全以及失控风险等前沿风险领域达到了安全标准。新版本还增强了对提示词注入和越狱攻击等潜在威胁的防御能力，并减少了模型生成虚假信息（幻觉）以及过度迎合用户偏好的情况。

根据 Meta 内部 AI 安全治理框架的评估结果，Muse Spark 1.1 在智能体能力、代码开发和通用推理方面相较于前代模型有显著进步。同时，在置信度校准、风险识别和欺骗倾向等指标上也取得了较大改进。然而，在部分电脑操作、长上下文处理以及代码开发等测试项目中，其表现仍逊于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。

目前，Muse Spark 1.1 已在 Meta AI App 和 meta.ai 的 Thinking 模式中上线。Meta 同时面向普通开发者开放了 Meta Model API 的预览版本，允许开发者通过该 API 调用 Muse Spark 1.1，并将其集成到自有的应用程序中。