智东西9月3日消息，今日，Meta发布新一代最强旗舰模型Muse Spark 1.3。在Artificial Analysis的AI分析指数榜上，新模型分数仅次于Claude Fable 5.1、Claude Opus 5。
Meta超级智能实验室负责人、首席AI官汪滔（Alexander Wang）称，该模型成本低到几乎可以忽略不计，智能体、编程能力以及易用性大幅提升。并且Muse Spark 1.3搭配Muse Code，评测表现可与Claude Code + Opus 5、Claude Code + Fable 5媲美。
从Meta放出的基准测试图可以看出，Muse Spark 1.3拿下5项第一，在长上下文、编程的绝大部分测试都优于GPT‑5.6 Sol、Claude Opus 5，仅Terminal‑Bench终端操作Agent测试与GPT‑5.6 Sol打平。其相对薄弱的是Agent能力，在联网搜索类Agent、通用知识任务GDPVal‑AA v2中分数较低。
▲部分大模型价格对比（智东西制表）
Muse Spark 1.3已在Muse Code与Meta Model API中逐步推送上线，此前已支持的推理模式现已可用；max‑reasoning（极致推理模式）将在完成额外安全测试后很快开放。
Meta称，其已规划好令人期待的产品路线图，包含更大参数规模模型、Muse Spark开源权重版本发布以及更多更新。
在社交平台X上，不少开发者晒出了自己实测Muse Spark 1.3的案例，大部分人的评价是速度快、成本低，但生成效果并不惊艳。
一位开发者对比了Muse Spark 1.1到1.3对同一栋建筑仅基于照片进行3D模拟的效果，其在几何形状、结构以及视觉效果上都有明显提升，总成本都保持在0.6美元（约合人民币4.03元）不变。
还有一位开发者晒出了Muse Spark 1.3 Ultra Contributor（开启Ultra超高算力模式）版本和Claude Fable 5.1 xHigh的对比效果，使用相同提示词，双方均运行约2小时。提示词内置了一套自我迭代优化规则：如果独立评审模型给输出结果打分低于9.5/10，模型就必须持续优化、重新尝试。
令他震惊的是，Muse Spark一直在迭代，一共跑了20轮自我优化循环，每轮会启动3个智能体；两小时内累计执行60次以上智能体任务，但成本不到1美元（约合人民币6.7元）。
开源的3D空间推理基准测试MineBench中，对比Gemini 3.8 Flash和Muse Spark 1.3的实测显示，Gemini 3.8 Flash总测试成本1.18美元（约合人民币7.93元），平均推理耗时1分51秒，首测Elo评分为1888分；Muse Spark 1.3总测试成本6.57美元（约合人民币44.14元），平均推理耗时5分36秒，首测得分1787分，其生成输出质量距离顶尖前沿模型仍存在一定差距。
另一位开发者对比了Muse Spark 1.3、Qwen 3.8 Max、GLM 5.3、GPT-5.6 Sol的效果，他的综合感受是Muse Spark 1.3在成本与速度方面可以与Qwen 3.8 Max相媲美，GLM 5.3在性能、成本、速度以及token使用量方面的综合表现堪称最佳。
虽然Muse Spark 1.3的价格非常低廉且运行速度快，但表现只能算不错。Qwen 3.8 Max输出的成果质量最好、完成度最高，但耗时大约一个半小时，Muse Spark只需要约2分钟。
Muse Spark 1.3能够与用户协同，在单条长对话会话中并行处理多条工作流。面对开放式目标时，它会调用工具，从杂乱、相互矛盾的信息源中自主构建上下文，然后主动修正方案漏洞，并基于已获取的信息输出完整交付成果。
同时，Meta的研究人员基于多套多样化评测框架完成模型训练，使其能够适配各类智能体运行环境。
例如下图中，Muse Spark 1.3获得的提示词非常复杂，其需要在不同的位置找到活动详情、文案、图片，然后编辑组合在广告管理平台中创建并发布。
相比之前的Muse Spark模型，Muse Spark 1.3能在多步骤任务中，更好保留细节要求，不会遗漏约束条件，也不会偏离既定工作流程。
Meta还改进了Meta的多任务处理能力，例如即便是在信息杂乱的单会话上下文里，无论用户是接续过往任务，还是中途打断任务，模型都能把新输入提示匹配到对应的任务上。
Muse Spark 1.3能了解自己能做什么、不能做什么，知道什么、不知道什么，以及在遇到障碍时该如何应对，而不是产生错误的预测结果。
编程方面，与Muse Spark 1.2相比，Muse Spark 1.3需要的操作步骤更少，表述也更简洁，整体编码风格也更为清晰。根据Meta工程师的测试结果显示，它的工具调用次数减少了20%，使用的token数量减少了25%。
▲Muse Spark 1.3生成的超能力风暴游戏
此外，研究人员围绕智能体与代码能力相关的多个维度完成了安全能力升级。Muse Spark 1.3的对抗鲁棒性有所增强，对对抗输入与提示注入攻击的抵御能力得到提升；处理复杂智能体任务时，模型对不可逆操作具备风险判断，并据此审慎执行动作。
