小扎去年撒出去的那些钱，好像终于开始听见响了……

Meta 刚刚端出的新模型Muse Spark 1.3，已经和Fable 5掰上手腕了。

Artificial Analysis 最新榜单里，Muse Spark 1.3 Max 拿到62分。

跟 Fable 5、5.1 xhigh 打了个平手。

再往细项里扒，Coding 和 Agent 这边 Muse Spark 1.3 已经开始在综合评分比自己高的 Opus5 max 面前冒头。

这事儿搁 Meta 身上，节目效果就不太一样了。

在 Llama 之后，Meta 在顶流大模型赛道沉寂挺久，一度被对手甩开一大截。

就在不久前，小扎去年花重金攒起来的超级智能团队，还经历了余家辉离职的 " 变故 "。

去年还在满硅谷挥着支票薅人，今年先跑了个核心研究员，这支高价攒出来的队伍，不会要高开低走吧？

正当大家继续围观这支天价团队后续剧情时——

新模型先上桌了。

Muse Spark 1.3：能肝，还贼便宜

9 月 2 日，Meta 正式发布Muse Spark 1.3。

这是 Muse Spark 今年 4 月亮相之后，短短几个月里的第四个版本。

4 月，初代 Muse Spark；7 月，1.1；8 月，1.2；现在刚进 9 月，1.3 又续上了。

小扎这次也亲自营业，称 Muse Spark 1.3 是目前整个系列在Coding 和 Agent工作上幅度最大的一次提升。

还放狠话，性能已经强到——

便宜得几乎都没必要算账了。

按自家给出的内部对比里，Muse Spark 1.3 比 1.2平均减少了约 20% 的工具调用和 25% 的 Token 消耗，同时会少浪费一些无效轮次，在长程任务里也更能记住一开始的要求。

网友也纷纷开始实测。

比如拿 Muse Spark 1.3 和 1.2 做一轮同 Prompt 对比。

一次性生成一个自包含 HTML 文件，在里面搓出三件可收藏的 3D 维京手办，维京头盔、镶钻战斧，以及一艘载着船员的长船。

成本差不多，一个 0.08 美元，一个 0.1 美元，但 1.3 做出来的细节质感明显高出一截。

还有网友直接把 Muse Spark 1.3 Ultra Contributor 和 Fable 5.1 xHigh 拉来折腾了差不多两个小时。

两边拿到同一个 Prompt，但里面专门塞了一条相当折腾模型的规则：

每次完成之后，都交给独立 Judge 打分。不到 9.5/10 不准停，继续自己改。

然后 Muse Spark 1.3 真就没停……两小时里，它连续跑了 20 轮自我改进，每一轮又启动 3 个 Agent，算下来就是一共 60+ 次 Agent 运行。

而且全程花费不到 1 美元。

总结下来就是：真能肝，真能省。

Muse Spark 1.3 标准 API 价格仍然和 1.2 保持一致：

输入 1.25 美元 / 百万 Token，输出 4.25 美元 / 百万 Token，缓存输入 0.15 美元。

Artificial Analysis 算下来，1.3 xhigh 每个 Intelligence Index 任务的成本约 0.55 美元。

同一档附近的 GPT-5.6 Sol Max 和 Grok 4.6 High 分别约 0.95 美元和 0.94 美元。

而且，Muse Spark 本身还只是 Muse 系列里更轻量的一条模型线，后面还有更大的模型。

小扎这次发完 1.3，也没忘了继续预告两件事：

Muse Spark 开放权重，即将到来。

以及那个已经吊了大家不知道多久胃口的：。

曾经一度在前沿模型竞争里显得有点安静的 Meta，又开始往桌子中央挤了。

Muse Spark 这几个月突然加速的另一面，是小扎去年那场轰轰烈烈的抢人大战，也终于到了看成果的时候。

小扎去年薅来的那帮人，开始交作业了

去年夏天，Meta 组建超级智能实验室，小扎满硅谷挖牛人。

其中相当受关注的一批研究员，就是从 OpenAI 过去的赵晟佳、余家辉、任泓宇、毕树超等人。

各种天价 package 传闻满天飞，所有人都在吃瓜：

这支豪华班子究竟能搞出什么黑科技？

谁料黑科技还没来，剧情先拐了一下，余家辉宣布离开 Meta 创业。

一位核心研究员离开，自然让外界重新开始打量这支组建时间并不算长的明星团队。

不过现在再看，进度没落下。

而且新版本一出，几位核心研究员也纷纷出来爆料背后改动。

赵晟佳直接把 Muse Spark 1.3 称为目前 Spark 模型线里最强的 Coding 和 Agent 模型。

他特别提到了三个方向：

更长程的工作、更强的 Agent 任务能力，以及更可靠地遵循复杂指令。

毕树超披露的东西则更底层一点。

这次团队在训练阶段投入了更多算力做结果评分矫正。

针对性解决模型偷懒划水、指令执行偏差、含糊回避作答，还有奖励投机、奖励黑客等问题。

经过这轮处理之后，模型的可用性有了非常明显的提升。

虽然 Muse Spark 1.3 挺猛，但小扎显然还没准备把牌一次打完。

那个已经预告不知道多少次、到现在还没切开的，到底还能整出多大动静……蹲蹲蹲。

参考链接：

[ 1 ] https://x.com/finkd/status/2095232032896946311?s=20

[ 2 ] https://x.com/aimlapi/status/2095248072154701847?s=20

[ 3 ] https://x.com/SPAC89/status/2095284969614475744?s=20

[ 4 ] https://x.com/shengjia_zhao/status/2095233023247880590?s=20

[ 5 ] https://x.com/shuchaobi/status/2095234300199543121?s=20

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