Muse Spark 1.2 评测：基准测试、API、定价及编码测试

Muse Spark 1.2 将异常低廉的令牌定价与 100 万令牌的上下文窗口相结合，并在我们首次尝试的 API 测试套件中通过了全部三项基础模型编码任务。. Meta 于 2026年8月5日, ，该系统采用100万个令牌的上下文窗口，提供两档API定价方案，并配备了一个名为Muse Code的独立终端代理。Meta的基准测试结果令人鼓舞；但独立的公开编程排行榜尚未对相同的模型与代理组合进行验证。.

本评测将模型与代理、官方评分与独立证据、标准定价与“贡献者”层级的数据使用权衡区分开来。 在我们的测试中，该模型完成了 Python 幂等性修复、保持兼容性的 TypeScript 重构，以及一个覆盖整个代码库的 JSONL 功能，且未出现重试情况。我们未测试 Muse Code 代理的执行情况，也未测试工具调用的可靠性。如果您打算先对比更广泛的领域，请参阅我们的 最适合编码的人工智能模型 提供了更广泛的竞争背景。.

Muse Spark 1.2 评测：简要评价

简而言之： Muse Spark 1.2 是一款专注于编程的 Meta 模型，具备 100 万令牌的窗口长度、与 OpenAI SDK 兼容的 API 访问功能，以及备受瞩目的“贡献者”层级。 其最突出的公开优势在于性价比：在“贡献者”模型上，每百万令牌的输入成本为 $0.10，输出成本为 $0.20。该层级可用于改进 Meta 的产品，而成本更高的标准模型则不适用于此目的。.

关于性能的表现，需要更加审慎看待。Meta报告称，在Terminal-Bench 2.1测试中，搭载Muse Code的Muse Spark 1.2取得了82.9%的成绩，而在DeepSWE测试中则为59.3%。这些是Meta运行的测试结果。 截至2026年8月26日，公开的Terminal-Bench和DeepSWE榜单中仍未列出Muse Spark 1.2。. 人工分析 提供了独立的交叉验证：其智能指数仍为57，高于同类模型35的中位数。.

• 现在就尝试它的最佳理由： 低廉的贡献者定价、海量的语料库，以及遵循熟悉的 OpenAI 客户端模式的 API。.
• 保持谨慎的最佳理由： 三项受控的基础模型任务并不能证明 Muse Code 代理在大型生产代码库中的可靠性、工具调用质量或性能。.
• 重要的隐私选项： 对于您不希望用于改进 Meta 产品的代码或提示词，请使用标准模型。.

Muse Spark 1.2 概览

Meta 将 Muse Spark 1.2 描述为一款相比 Muse Spark 1.1 具有更高首次编码准确率且工具调用更可靠的模型。这些是来自 Muse Spark 官方产品页面, ，而不是我们自己编码环节得出的结论。.

Muse Spark 1.2 与 Muse Code 对比

Muse Spark 1.2 是该模型。Muse Code 是一个独立的测试版终端代理，由该模型提供支持。. 这一区别之所以重要，是因为代理可以在底层模型周围添加规划、工具协调、存储库导航、工作树隔离、日志记录和重试行为等功能。.

"(《世界人权宣言》) Muse Code 官方页面 将该产品称为“beta编码剂”。这使得将其与Claude Code和Codex等产品进行比较，比假装所有观察到的工作流差异都源于基础模型调用更为有意义。我们的 Codex 与 Claude 代码对比 解释了为什么周围的环境因素对开发者体验的影响，与模型本身同样显著。.

Muse Spark 1.2 基准测试：这些分数究竟说明了什么

Meta的基准图表显示，Muse Spark 1.2在多项编码评估中名列前茅。这些数据值得深入分析，但并不能直接反映模型原始质量的单一、明确排名。模型、代理、测试框架、推理能力以及任务协议都可能同时发生变化。.

Meta-reported Terminal-Bench 2.1

82.9%这一数值是 Meta-run Muse Code 结果. .......。 public Terminal-Bench 2.1 排行榜 2026年8月26日未将Muse Spark 1.2列入列表，因此它 未经验证的公开排行榜条目. 公开榜单确实列出了搭载 mini-SWE-agent 的 Muse Spark 1.1，其性能指标为 76.2% ±1.2%。.

DeepSWE 1.1 的元报告

"(《世界人权宣言》) 公开版 DeepSWE v1.1 排行榜 为保持一致性，该公司在其列出的所有型号中均采用 mini-swe-agent。经核查，当时尚未将 Muse Spark 1.2 纳入其中；Muse Spark 1.1 的测试结果为 53%。Meta 的 59.3% 测试结果采用的是 Muse Code，因此这两个数值并非来自相同的测试平台。.

Meta的内部评估和通用代理评估

Meta的 评估方法 据称，Terminal-Bench 覆盖了全部 89 个任务，并在五次尝试中均通过了 pass@1 测试。DeepSWE 则覆盖了 91 个代码库和 5 种编程语言中的 113 个任务，同样在五次尝试中均通过了 pass@1 测试。 Meta 还指出，其配置可能尚未针对第三方模型进行最优调整。有关基于实际产品决策的最新竞品对比，请参阅 Claude Opus 5 对 GPT-5.6.

人工智能分析：有用的独立背景

"(《世界人权宣言》) 人工智能分析模型页面 将Muse Spark 1.2的智能指数评定为 57, ，高于2026年8月26日查询时同类机型35的 median 值。 其测试集在Terminal-Bench v2.1上报告80%，在GDPVal-AA v2上经标准化后为57%，在SciCode上为56%，在AA-LCR长上下文评估中为83%。.

从中得出的实际教训很简单：Muse Spark 1.2 看起来颇具竞争力，但没有任何单一评分能单独反映该模型的真实水平。应将 Meta 的图表视为 Muse Code 系统的佐证，将公开排行榜视为一种独立的交叉验证，并将 Artificial Analysis 视为一种配置方式不同但同样独立的评估。.

Muse Spark 1.2 的定价与隐私权衡

Meta 提供了两种价格差异巨大的 API 模型 ID。较便宜的选项不仅仅只是价格优惠：它还会改变提交数据的使用方式。.

与标准层级相比，贡献者层级的输入价格便宜 12.5 倍，缓存输入价格便宜 75 倍，输出价格便宜 21.25 倍。没有一个单一的折扣百分比能准确描述所有代币类型的情况。.

一位 Meta 研究人员宣传称，“贡献者”等级的成本比 Fable “低达 250 倍”，比 GPT-5.6 Sol “低 150 倍”。那 社会比较 采用的是“贡献者”定价，而非标准定价模式，且应始终附带“数据使用”的限定条件。读者若要比较当前竞争对手的成本，可参考我们另一份 GPT-5.6 定价指南 和 Claude 代码定价明细.

对于公共仓库、合成任务或一次性评估环境，贡献者层级可能更具吸引力。而对于私有代码、客户数据、凭据或专有架构，标准层级则是更安全的默认选择。 Meta 还表示，已开始通过销售渠道受理“零数据保留”请求，这是一种独立的访问途径，而非默认的自助设置。.

Muse Spark 1.2 API 访问与示例

"(《世界人权宣言》) 元模型 API 支持与 OpenAI SDK 兼容的工作流。Meta 的官方指南使用了基础 URL https://api.meta.ai/v1 并从 MODEL_API_KEY. 产品页面还介绍了搜索锚定，而《食谱》一书则涵盖了聊天自动补全、流式处理、工具调用、结构化输出、提示词缓存、推理控制、视觉处理、长上下文、重试以及搜索食谱等内容。.

官方食谱示例——截图版本： "(《世界人权宣言》) 官方 GitHub 实战指南 仍在使用 muse-spark-1.1. 这证明了客户端结构和基础 URL，但并不意味着该示例已针对 1.2 版本进行了更新。.

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)

已记录的调整——未执行： Meta 另行列出 muse-spark-1.2 作为标准 1.2 型号 ID。下面的最小替换综合了两个官方事实，但在本次审查期间未发送任何付费请求。.

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

Muse Spark 是一个推理模型，而且 推理令牌被计入输出. 这使得 $4.25 标准输出速率比乍看之下更为重要：一个看似简短的回答仍可能包含隐含的推理过程。实际延迟、首次令牌出现时间、重试率以及每项任务的成本在此仍未被测量。.

Muse Code 带来了什么

Muse Code 通过终端安装，并将 Muse Spark 1.2 封装到代理工作流中。Meta 的 开发者深度解析 描述了若干不属于纯 API 调用的行为：

• 并行代理： 任务可以在隔离的 Git 工作树中运行。.
• 仅追加式事件日志： 会话和操作会被写入本地 JSONL 文件，以供审计和回放。.
• 简历流程： 缪斯简历 可以继续中断的会话。.
• 推理控制： 的 /努力 该命令用于调整推理强度。.
• 显性技能： 元名称 /口味, /烧烤, /带文档的烧烤, 和 /plan/plan.

这一功能集使Muse Code在更广泛的编程代理市场中具有重要意义，在这个市场中，规划、隔离、回放和工具规范与模型智能同样重要。该 OpenClaw 与 Claude 代码版与开放代码版指南 这对理解这些产品层面的差异很有帮助。.

发布声明与早期社区反馈

Meta旗下的人工智能部门表示，Muse Spark 1.2在编码训练方面获得了更强的计算能力、更丰富的训练环境，更加注重整个代码仓库的生成与调试，并实现了与Muse Code的协同训练。另一份 启动主题 描述了一项在 NVIDIA Hopper GPU 上进行的、持续长达 24 小时且包含超过 1,000 次工具调用的压力测试。.

这是一次令人印象深刻的演示，但并非经过量化的总体成功率。它无法告诉我们，该代理选择正确工具的频率、从错误中恢复的频率、避免重复调用的频率，以及在无需人工干预的情况下完成常规仓库任务的频率。.

Reddit上早期的帖子同样褒贬不一。其中一篇 r/opencode 的一位用户分享了其使用 OpenCode 的积极体验 并称赞了价格。另一篇 关于贡献者定价的讨论 引发了关于数据使用量、标准套餐费用、可用性和可靠性的疑问。这些只是个人的反应，并非社区的共识。.

Muse Spark 1.2 编程测试：3/3 项任务通过

在我们的测试中，基础版 Muse Spark 1.2 模型通过一个兼容 OpenAI 标准的聊天补全 API，完成了三项受控编码任务。. 每项任务仅允许一次尝试，不允许重试，且不进行人工干预。我们根据公开和隐藏的检查规则，对一次性存储库中返回的文件进行了评估。本次测试未涉及 Muse Code 代理的执行情况，也未测试工具调用的可靠性，因此这些结果不应被视为代理性能基准测试。.

测试 1：Python 幂等性漏洞修复 — 通过

最初的隐藏评估器错误地要求重复调用一次才能返回 错误, ，尽管该任务仅要求避免向发件人重复收费。在纠正了这一虚构的返回值要求后，未经修改的首次响应通过了全部六项测试。我们既没有重试，也没有修改模型的输出结果。.

测试 2：TypeScript 多文件重构 — 通过

第一个评估器将对象与原始数据进行了比较 JSON.stringify, ，因此键插入顺序不同的等价对象看起来并不相等；其 Windows npx 在类型检查之前，启动操作也失败了。使用不区分顺序的比较器并采用 Windows 安全的命令调用方式后，原始响应通过了所有检查。同样，也没有进行模型重试。.

测试 3：JSONL 存储库功能 — 通过

测试结果显示： Muse Spark 1.2 能够一次性生成可用的多文件补丁、遵守兼容性约束、添加测试，并处理一个规模适中的全代码库范围的功能。报告的平均成本约为每项任务 $0.0151，但这些测试用例规模较小，不应据此预测大型代码库的成本。.

哪些人适合使用 Muse Spark 1.2？

除非贵组织已单独批准了“贡献者条款”，否则请对敏感代码使用标准模型。如果标准输出价格导致值计算发生变化，请将其与当前 Codex 定价, Claude 代码以及其他编码代理费用，然后再确定工作流程。.

Muse Spark 1.2 评测结论

Muse Spark 1.2 成功入选评估候选名单，但这并不意味着它会自动获得生产推荐。. 100万代币的发行规模、熟悉的API架构、低廉的贡献者费用、三次首次尝试的编码机会，以及在Meta-run Muse Code上取得的优异成绩，这些因素都让人难以忽视。此外，Meta在公布方法论细节方面也比许多其他项目做得更好。.

注意事项同样具体。贡献者定价模式伴随着数据使用量的权衡。标准输出和推理令牌可能会推高实际成本。 Meta公布的最高编程数据尚未在公开的Terminal-Bench或DeepSWE排行榜上以匹配条目的形式重现，而且我们的实测样本涵盖了三项基础模型任务，而非Muse Code代理的执行。.

明智的做法是在非关键代码上进行受控测试，同时保存原始使用数据和本地验证结果。将测得的成本和延迟视为小任务的样本，然后在将其投入生产环境之前，先测试您自己的代码库规模、故障恢复以及代理工作流。.

Muse Spark 1.2 常见问题解答