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Meta 推出了 Muse Spark 1.1，一个在多模态推理方面得到增强的模型，旨在提升 AI 智能体的任务处理能力。
Muse Spark 1.1 改进了多智能体协作的机制。该模型的核心设计是一个主智能体，负责收集信息并制定执行计划，随后将任务分解并分派给多个子智能体并行处理，以此来加速复杂项目的完成。此外，新版本支持高达 100 万 token 的上下文长度，这意味着它能够在冗长的操作流程中持续记忆关键信息，并能够调用早期阶段的资料。
在应用操作层面，Muse Spark 1.1 能够跨越多个应用程序执行连续的长流程任务。它能依据具体情境自主判断是进行直接的界面点击操作，还是通过编写脚本实现自动化，抑或是将一系列操作步骤一次性完成，从而减少人工干预并提高效率。
对于代码开发领域，Muse Spark 1.1 具备诊断和修复复杂程序错误、开发新功能以及执行大规模代码迁移的能力。该模型能够预先规划开发步骤，将任务细化，并在长期的开发过程中保持对重要上下文的记忆。Meta 透露，其内部的开发人员和研究人员已开始每日利用 Muse Spark 1.1 来协助软件开发和模型评估工作。
Meta 特别强调了 Muse Spark 1.1 的安全性。该模型在部署前已依据其内部安全框架《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领域保持在安全标准之内。新版本还增强了对提示词注入和越狱攻击等防御能力，同时减少了模型出现幻觉和迎合用户倾向的情况。
根据 Meta 内部 AI 安全治理框架的评估，Muse Spark 1.1 在智能体能力、代码开发和通用推理方面较前代有了显著进步。在置信度校准、风险识别和欺骗倾向等指标上，其表现也有较大提升。然而，在部分计算机操作、长上下文处理以及代码开发测试中，该模型的性能仍落后于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。
目前，Muse Spark 1.1 已经集成到 Meta AI App 和 meta.ai 的 Thinking 模式中。Meta 也同步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，并将其整合到自己的应用程序中。
