Meta 推出了其多模态推理模型 Muse Spark 1.1，该模型旨在增强 AI 智能体的执行复杂任务的能力。
Muse Spark 1.1 改进了多智能体协作，通过一个主智能体负责信息收集和规划，然后将任务分解并分配给多个子智能体并行处理，从而加快了处理复杂项目的速度。此外，该模型支持高达 100 万 token 的上下文长度，能够持续保留关键信息，并在长时间工作流程中调用早期阶段的内容。
在应用操作方面，Muse Spark 1.1 能够跨多个应用程序执行连续的长流程任务。它能根据具体情况自主决定是直接与用户界面交互，还是通过编写脚本实现自动化，抑或是同时完成多个操作步骤，从而减少人工干预并提高效率。
对于代码开发，新版本能够诊断和修复复杂的程序错误，开发新功能，并执行大规模的代码迁移。模型还可以提前规划开发步骤、分解子任务，并在长期的开发过程中保持重要的上下文信息。Meta 透露，其内部的开发人员和研究人员已开始日常使用 Muse Spark 1.1 来辅助软件开发和模型评估。
Meta 还强调了 Muse Spark 1.1 的安全性，表示该模型已按照内部安全框架《Advanced AI Scaling Framework》进行了部署前评估，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范围内。新版本也增强了对提示词注入和越狱攻击等威胁的防御能力，同时减少了模型产生幻觉和迎合用户的情况。
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相比前代模型有了显著进步。同时，在置信度校准、风险识别和欺骗倾向等指标上也表现出较大改善。然而，在部分计算机操作、长上下文处理和代码开发测试中，其表现仍落后于 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 同时向普通开发者开放了 Meta Model API 的预览版，允许开发者通过此 API 调用 Muse Spark 1.1 并将其集成到自己的应用程序中。
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