Muse Spark 1.2 評測：效能測試、API、定價與程式碼測試

Muse Spark 1.2 結合了異常低廉的代幣定價與 100 萬代幣的上下文視窗，並在我們首次測試的 API 套件中，成功通過了所有三項基礎模型編碼任務。. Meta 於 2026年8月5日, ，具備 100 萬個代幣的上下文視窗、兩種 API 定價層級，以及一個名為 Muse Code 的獨立終端代理程式。Meta 的基準測試結果令人鼓舞；但獨立的公開程式設計排行榜尚未驗證相同的模型與代理程式組合。.

本評測將模型與代理程式、官方評分與獨立證據，以及標準定價與「貢獻者」層級的資料使用權衡區分開來。 在我們的測試中，該模型成功完成了 Python 冪等性修正、保留相容性的 TypeScript 重構，以及涵蓋整個儲存庫的 JSONL 功能，且無需重試。我們並未測試 Muse Code 代理程式的執行情況，亦未測試工具呼叫的可靠性。若您希望先比較更廣泛的領域，請參閱我們的 最適合編碼的 AI 模型 闡述了更廣泛的競爭背景。.

Muse Spark 1.2 評測：快速評析

簡而言之： Muse Spark 1.2 是一款以程式設計為核心的 Meta 模型，具備 100 萬個標記的視窗、相容於 OpenAI SDK 的 API 存取功能，以及極具吸引力的「貢獻者」層級。 其最突出的公開亮點在於性價比：在「貢獻者」級別模型中，每百萬個標記的輸入成本為 $0.10，輸出成本為 $0.20。該級別可用於改進 Meta 的產品，而成本更高的標準模型則不適用於此目的。.

關於效能的描述需要更加謹慎。Meta 報告指出，在 Terminal-Bench 2.1 測試中，搭載 Muse Code 的 Muse Spark 1.2 獲得 82.9% 的成績，而在 DeepSWE 測試中則為 59.3%。這些是 Meta 自行執行的測試結果。 截至 2026 年 8 月 26 日查閱，公開的 Terminal-Bench 和 DeepSWE 評測平台仍未列出 Muse Spark 1.2。. 人工分析 提供了獨立的交叉核對：其智慧指數維持在 57，高於同類型號 35 的中位數。.

• 現在就試試看的最棒理由： 低廉的貢獻者定價、龐大的語境，以及遵循熟悉的 OpenAI 客戶端模式的 API。.
• 保持謹慎的最佳理由： 這三項受控的基礎模型任務，並未能證實 Muse Code 代理程式在大型生產儲存庫中的可靠性、工具呼叫品質或效能。.
• 重要的隱私權選擇： 對於您不希望用於改善 Meta 產品的程式碼或提示字串，請使用標準模型。.

Muse Spark 1.2 功能一覽

Meta 將 Muse Spark 1.2 描述為一款相較於 Muse Spark 1.1，首次嘗試編碼的準確度更高、工具調用更可靠的模型。這些是來自 Muse Spark 官方產品頁面, ，而非我們自己編碼環節得出的結論。.

Muse Spark 1.2 與 Muse Code 比較

Muse Spark 1.2 即是該模型。Muse Code 則是由該模型驅動的獨立 beta 版終端代理程式。. 這項區別之所以重要，是因為代理程式可以在底層模型周圍加入規劃、工具協調、儲存庫導覽、工作樹隔離、記錄及重試行為等功能。.

的 Muse Code 官方頁面 將該產品稱為「beta 編碼劑」。這使得與 Claude Code 和 Codex 等產品的比較，比假設所有觀察到的流程差異皆源自於單純的模型調用，來得更有參考價值。我們的 Codex 與 Claude 程式碼比較 解釋了為何周邊環境對開發者體驗的影響，竟能與模型本身同樣深遠。.

Muse Spark 1.2 效能測試：這些分數究竟透露了什麼

根據 Meta 的基準測試圖表，Muse Spark 1.2 在多項編碼評估中名列前茅。這些數據值得深入探討，但並不能單純作為衡量模型原始品質的明確排名。模型、代理、測試框架、推理能力以及任務協議等要素，都可能同時發生變化。.

Meta 報導的 Terminal-Bench 2.1

82.9% 這個數字是 Meta-run Muse Code 執行結果. . 公開版 Terminal-Bench 2.1 排行榜 在 2026 年 8 月 26 日並未列出 Muse Spark 1.2，因此它 非經核實的公開排行榜紀錄. 公開資料庫確實列出了配備 mini-SWE-agent 的 Muse Spark 1.1，其數值為 76.2% ±1.2%。.

DeepSWE 1.1 的元報告

的 公開版 DeepSWE v1.1 排行榜 為保持一致性，該公司在其列出的所有型號中均採用 mini-swe-agent。經查，當時尚未將 Muse Spark 1.2 納入其中；Muse Spark 1.1 的測試結果為 53%。Meta 的 59.3% 結果則採用 Muse Code，因此這兩組數值並非來自相同的測試框架。.

Meta 的內部評估與通用代理評估

Meta 的 評估方法 指出，Terminal-Bench 在五次嘗試中均通過了所有 89 項任務，且 pass@1 達標。DeepSWE 涵蓋 91 個儲存庫及五種語言共計 113 項任務，同樣在五次嘗試中均通過了所有任務，且 pass@1 達標。 Meta 同時指出，其設定可能尚未針對第三方模型進行最佳化調整。若要了解基於實際產品決策所進行的最新競爭對手比較，請參閱 Claude Opus 5 對 GPT-5.6.

人工分析：有用的獨立背景

的 人工分析模型頁面 賦予 Muse Spark 1.2 的智慧指數為 57, ，高於 2026 年 8 月 26 日查詢時同級車型 35 的中位數。 其評測數據顯示：在 Terminal-Bench v2.1 上為 80%；經 GDPVal-AA v2 正規化後為 57%；在 SciCode 上為 56%；而在 AA-LCR 長上下文評估中則為 83%。.

實際的教訓很簡單：Muse Spark 1.2 看似具備競爭力，但沒有任何單一評分能孤立評估該模型。應將 Meta 的圖表視為 Muse Code 系統的佐證，將公開排行榜視為另一種交叉驗證，並將 Artificial Analysis 視為一種獨立但配置方式不同的評估方式。.

Muse Spark 1.2 的定價與隱私權權衡

Meta 提供了兩種價格差異極大的 API 模型 ID。較便宜的選項不僅僅是價格優惠：它還會改變提交資料的使用方式。.

相較於標準層級，貢獻者層級的定價在輸入方面便宜 12.5 倍、快取輸入方面便宜 75 倍，而在輸出方面則便宜 21.25 倍。並沒有一個單一的折扣百分比能準確描述所有代幣類型。.

一位 Meta 研究員宣傳「貢獻者」級別，稱其比 Fable「便宜多達 250 倍」，比 GPT-5.6 Sol「便宜 150 倍」。那 社會比較 採用「貢獻者」定價，而非標準定價模式，且應始終附帶「數據使用」的限定條件。讀者若要比較當前競爭對手的成本，可參考我們另行的 GPT-5.6 定價指南 和 Claude 代碼定價明細.

對於公開儲存庫、合成任務或一次性評估環境，貢獻者層級（Contributor tier）可能頗具吸引力。至於私有程式碼、客戶資料、憑證或專有架構，標準層級則是更安全的預設選項。 Meta 還表示，已開始透過銷售管道受理「零資料保留」請求，這是一條獨立的存取途徑，而非預設的自助服務設定。.

Muse Spark 1.2 API 存取與範例

的 元模型 API 支援與 OpenAI SDK 相容的工作流程。Meta 的官方實作指南使用以下基礎網址： https://api.meta.ai/v1 並從 MODEL_API_KEY. 產品頁面亦介紹了搜尋錨定機制，而這本實作指南則涵蓋了聊天對話自動完成、串流處理、工具呼叫、結構化輸出、提示詞快取、推理控制、視覺處理、長上下文、重試機制，以及搜尋實作範例。.

官方食譜範例 — 擷取版本： 的 官方 GitHub 實戰指南 仍在使用 muse-spark-1.1. 這僅證明了客戶端結構和基礎 URL，並不表示此範例已針對 1.2 版本進行更新。.

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.meta.ai/v1",
    api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="muse-spark-1.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world!"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

已記錄的調整 — 未執行： Meta 另行列出 muse-spark-1.2 作為標準的 1.2 型號 ID。下方的最小替換結合了兩項官方事實，但在本次審查期間並未發出任何付費請求。.

response = client.chat.completions.create(
    model="muse-spark-1.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello, world!"}],
)

Muse Spark 是一個推理模型，而且 推理代幣會作為輸出進行計費. 這使得 $4.25 標準輸出速率比乍看之下更為重要：看似簡短的回答，仍可能蘊含隱藏的推理邏輯。實際延遲、首次標記時間、重試率以及每項任務的成本，在此仍未被量化。.

Muse Code 帶來了什麼

Muse Code 需透過終端機安裝，並將 Muse Spark 1.2 整合至代理程式工作流程中。Meta 的 開發者深度解析 描述了幾種不屬於純 API 呼叫的行為：

• 並行代理： 任務可以在隔離的 Git 工作樹中執行。.
• 僅追加式事件日誌： 會話和操作會寫入本機 JSONL 檔案，以供稽核和重播之用。.
• 履歷流程： 繆斯履歷 可以繼續中斷的會話。.
• 推理控制： the /努力 此指令用於調整推理強度。.
• 明確技能： 元名稱 /口味, /燒烤, /帶說明文件的烤架, 以及 /plan.

這套功能使 Muse Code 能在更廣泛的程式設計代理市場中佔有一席之地，在該市場中，規劃、隔離、重播及工具紀律與模型智慧同樣至關重要。該 OpenClaw 與 Claude：Code 與 OpenCode 對比指南 這對於理解這些產品層面的差異而言，是一個有用的背景資訊。.

上市聲明與早期社群反饋

Meta 的 AI 團隊表示，Muse Spark 1.2 獲得了更多的程式碼訓練運算資源、更豐富多樣的環境，並更著重於整個儲存庫的生成與除錯，同時還與 Muse Code 進行了協同訓練。另一份 發起討論串 描述了一項在 NVIDIA Hopper GPU 上進行、持續長達 24 小時且包含超過 1,000 次工具呼叫的壓力測試。.

這雖然是一次令人印象深刻的示範，但並非經過量測的整體成功率。它並未告訴我們，該代理程式選擇正確工具、從錯誤中恢復、避免重複呼叫，或是無需引導即可完成一般儲存庫任務的頻率。.

Reddit 上早期的貼文反應同樣褒貶不一。其中一篇 r/opencode 的一位使用者分享了其使用 OpenCode 的正面體驗 並稱讚了價格。另一篇 關於貢獻者定價的討論 引發了關於資料使用量、標準方案費用、可用性及可靠性的質疑。這些僅為個人反應，並非社群共識。.

Muse Spark 1.2 編程測驗：3/3 項任務通過

在我們的測試中，基礎版 Muse Spark 1.2 模型透過一個相容於 OpenAI 的聊天補全 API，完成了三項受控的編碼任務。. 每項任務僅允許一次嘗試，不允許重試，且不進行人工干預。我們針對一次性儲存庫中回傳的檔案，依據公開與隱藏的檢查標準進行評估。本次測試未驗證 Muse Code 代理程式的執行情況，亦未測試工具呼叫的可靠性，因此這些結果不應被視為代理程式的基準測試。.

測試 1：Python 冪等性錯誤修正 — 通過

原始的隱藏評估器錯誤地要求必須重複呼叫一次才能返回 錯誤, ，儘管該任務僅要求不得向發送者收取雙重費用。在修正了這項虛構的回傳值要求後，未經修改的首次回應通過了全部六項測試。我們並未重新嘗試，也未編輯模型的輸出結果。.

測試 2：TypeScript 多檔案重構 — 通過

第一位評審將物件與原始資料進行了比較 JSON.stringify, 因此，具有相同內容但鍵值插入順序不同的物件會被視為不相等；其 Windows npx 在進行類型檢查之前，執行程序也失敗了。透過使用不區分順序的比較運算子，並以 Windows 安全模式呼叫指令，原始的回應通過了所有檢查。同樣地，系統並未進行模型重試。.

測試 3：JSONL 儲存庫功能 — 通過

測試結果顯示： Muse Spark 1.2 能夠在單次執行中，產出可用的多檔案修補程式、遵守相容性限制、新增測試，並處理整個儲存庫範圍內規模適中的功能。據報告顯示，每項任務的平均成本約為 $0.0151，但這些測試案例規模較小，不應以此來預測大型程式碼庫所需的成本。.

哪些人適合使用 Muse Spark 1.2？

除非貴組織已另行核准「貢獻者條款」，否則請針對敏感代碼使用標準範本。若標準輸出價格會影響數值計算，請將其與當前 Codex 定價, Claude 編碼及其他編碼劑成本，再決定是否採用該工作流程。.

Muse Spark 1.2 評測結論

Muse Spark 1.2 成功入圍評估候選名單，但這並不代表自動獲得生產推薦。. 100 萬枚代幣的發行規模、熟悉的 API 架構、低廉的貢獻者定價、三次首次嘗試的編碼審核機會，以及在 Meta-run Muse Code 評分中表現優異，這些因素都讓人難以忽視。此外，Meta 在公布方法論細節方面，也比許多其他發行專案做得更為周全。.

相關注意事項同樣具體明確。貢獻者定價模式伴隨著數據使用量的權衡取捨。標準輸出與推理代幣可能會推高實際成本。 Meta 公布的頂尖編碼數據，尚未在公開的 Terminal-Bench 或 DeepSWE 排行榜上出現相應的對應紀錄，且我們的實測樣本涵蓋三項基礎模型任務，而非 Muse Code 代理程式執行。.

明智的做法是針對非敏感程式碼進行受控測試，並保存原始使用情況及本地驗證結果。將測量出的成本和延遲視為小型任務的樣本，然後在將其投入生產環境之前，先測試您自身的儲存庫規模、故障恢復能力以及代理程式工作流程。.

Muse Spark 1.2 常見問題集