Muse Spark 1.3 Contributor — это экономичный уровень модели Meta для мультимодальных рассуждений, предназначенный для экспериментов, обучения и ранних стадий агентных, мультиагентных и кодовых рабочих процессов. Он разработан для отслеживания информации в рамках расширенных задач, обработки противоречивых входных данных и запроса уточнений или подтверждений при необходимости. Подсказки и выходные данные могут использоваться для улучшения продуктов Meta.
⚠ Провайдер обучается на данных
Провайдер этой модели может использовать содержимое запросов для обучения своих моделей и хранить промпты. Не отправляйте сюда персональные данные и конфиденциальную информацию — либо выберите модель без этой пометки: для них обучающиеся провайдеры отключены. Подробнее.
Провайдер для Meta: Muse Spark 1.3 Contributor
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Провайдеры
Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.
Meta | 12,02 ₽ | 24,05 ₽ | 0,240 ₽ | — | 100,0 % |
Поддерживаемые параметры
Сравнить с…
выбрать любую модель →Другие модели от meta
Meta: Muse Spark Open
Muse Spark Open — это открытая модель, оптимизированная для кодирования. Она специально обучена для агентских рабочих процессов кодирования, обеспечивая более высокую точность с первой попытки, надежный вызов инструментов и глубокое понимание кодовой базы в репозиториях, с которыми работают разработчики.
Meta: Muse Wonder
Muse Wonder — это передовая модель рассуждений от Meta, разработанная для сложных личных и профессиональных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, а возвращает текст, с контекстным окном в 1M токенов. Модель справляется с долгосрочной работой: она планирует, делегирует задачи субагентам, параллельно вызывает инструменты и восстанавливается после ошибок, поэтому многоэтапные задачи выполняются до конца без пошаговых указаний. Она также может управлять браузерами, настольными и мобильными приложениями, и работать с множеством файлов в существующих репозиториях для внесения и проверки изменений. Muse Wonder переносит важный контекст между разговорами и извлекает детали, относящиеся к текущей задаче. И она обучена для активного фокуса, поэтому работает над вашей целью, даже когда задача становится сложной. В тестировании Meta она хорошо справляется со сложными инженерными задачами, длительными агентными сессиями и рефакторингом нескольких файлов, чтобы решать самые требовательные задачи разработчиков.
Meta: Muse Voice Transcribe 1.0
Muse Voice Transcribe 1.0 — это синхронная модель преобразования речи в текст от Meta. Она подходит для режима «нажми и говори», определения конечных точек и транскрибирования с учётом говорящего, с возможностью смещения по ключевым словам для предметных терминов и смещения по языку через...
Meta: Muse Spark 1.3
Muse Spark 1.3 — это мультимодальная модель рассуждений от Meta для длительных агентных, многоагентных и кодовых рабочих процессов. Она разработана для отслеживания информации в рамках расширенных задач, обработки противоречивых входных данных и запроса уточнений или подтверждений при необходимости, с акцентом на лаконичное выполнение.
Meta: Muse Image
Muse Image — это агентная модель генерации изображений от Meta, которая генерирует и редактирует изображения на основе текста и эталонных изображений. В отличие от однопроходных моделей изображений, она рассуждает перед рендерингом, разбивая многокомпонентные prompt'ы и уточняя свой вывод в цепочке рассуждений, а также использует веб-поиск для обеспечения фактической точности при работе с prompt'ами, требующими обширных знаний. Модель поддерживает генерацию текста в изображение, целевое редактирование изображений, композицию из нескольких изображений, обусловливание эталонными изображениями для обеспечения согласованности стиля и объекта в серии, а также точный рендеринг текста в сгенерированных изображениях. Итеративное редактирование работает путем передачи предыдущего выходного изображения обратно с новой инструкцией.
Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
Muse Spark 1.2 contributor tier — это модель рассуждений от Meta, разработанная для разработчиков, которые хотят начать создавать проекты с ещё меньшими затратами. Она значительно дешевле, чем Muse Spark 1.2. Ваши запросы и ответы могут быть использованы для улучшения продуктов Meta, что делает её идеальной для экспериментов, обучения и проектов на ранних стадиях без беспокойства о расходах. Это модель рассуждений от Meta, предназначенная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF-документы, возвращает текст и предлагает контекстное окно в 1M токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов, будь то в качестве основного агента, который планирует и делегирует, или в качестве субагента, выполняющего задачи параллельно. Она работает с несколькими средами кодирования и поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций и настраиваемое усилие рассуждения. В ходе тестирования Meta она хорошо показала себя в многофайловых рефакторингах, расширенных сеансах отладки, генерации целых репозиториев и задачах, выходящих далеко за рамки одного запроса.