Muse Spark 1.1
muse-spark-1.1Muse Spark 1.1 是 Meta Model API 上线时的首个版本，面向智能体与编程任务，支持图片、视频、音频与 PDF 输入和 100 万 token 上下文。
- 起始價格
- 輸入 / 輸出 · 1M
- 上下文
- 1M
- 最大輸入窗口
- 模態
- →
- 發佈於
- Jul 2026
Pricing by Supplier
能力 / 支援的模態
廠商與數據私隱
BPE (vendor-specific)效能
基準測試
標準化評測得分。百分比越高越好，並展示排名百分位。
指標來源：Artificial Analysis 2026-09-30·Muse Spark 1.1
目前基準快照不包含此模型。
缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分，基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
About Muse Spark 1.1
Muse Spark 1.1 是 Meta Model API 上线时的首个版本，面向智能体与编程任务，支持图片、视频、音频与 PDF 输入和 100 万 token 上下文。
支持 1,048,576 token 上下文、工具调用、JSON Schema 结构化输出和自动提示缓存。模型始终先思考再作答，思考 token 计入输出，但不返回思考过程。
Use cases and prompting
通过 OpenAI 兼容的 POST /v1/chat/completions 调用，model 填 muse-spark-1.1。需要保留多轮推理或内置联网搜索时，使用 POST /v1/responses 或 POST /v1/messages；Chat Completions 不提供内置联网搜索。
思考强度可选 minimal / low / medium / high / xhigh，none 不受支持。Chat 使用 reasoning_effort，Responses 使用 reasoning.effort。图片、视频、PDF 等通过公网 URL 或内联 base64 传入；不支持 /v1/files 上传。
美元基础价（每百万 token）：输入 $1.25，输出 $4.25，缓存读取 $0.15。内置联网搜索为 $2.50/千次查询，另加搜索内容对应的 token 费用。
API access
API 介面文件
呼叫示例
/v1/chat/completions| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為令牌設定中的 API Key。
身份驗證
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key，可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
支援的參數
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度；越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
速率限制
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Meta | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Frequently asked questions about muse-spark-1.1
What is muse-spark-1.1?
Muse Spark 1.1 是 Meta Model API 上线时的首个版本，面向智能体与编程任务，支持图片、视频、音频与 PDF 输入和 100 万 token 上下文。
How do I call muse-spark-1.1?
Create an API key with access to muse-spark-1.1, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
How is muse-spark-1.1 priced?
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
What is the context window of muse-spark-1.1?
The model catalog lists a context window of 1048576 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
How should I evaluate muse-spark-1.1 for my project?
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.