Meta新旗舰模型发布，成本低于DeepSeek

5个月迭代4款模型，下一步还要开源。

9月3日，Meta发布新一代旗舰模型Muse Spark 1.3。在Artificial Analysis的AI分析指数榜上，新模型分数仅次于Claude Fable 5.1、Claude Opus 5。

Meta CEO马克·扎克伯格在社交平台X上称，Muse Spark 1.3的性能超乎想象。Meta超级智能实验室负责人汪滔称，该模型成本低到几乎可以忽略不计，智能体、编程能力及易用性大幅提升。搭配Muse Code，评测表现可与Claude Code + Opus 5、Claude Code + Fable 5媲美。

有开发者使用Muse Spark 1.3制作了《我的世界》游戏，成本仅10美分。

就在Meta新模型发布4小时前，谷歌发布了推理与编程模型Gemini 3.8 Flash及Flash Cyber版本，但随后在Artificial Analysis榜单上被Meta反超。目前Muse Spark 1.3得分62分，仅次于66分的Claude Fable 5.1和63分的Claude Opus 5，Gemini 3.8 Flash为59分。汪滔还在社交平台上对谷歌贴脸开大：“gemini who？”

过去5个月，Meta接连推出四款Muse Spark模型：4月首发，7月更新1.1，8月上线1.2，加上最新1.3，迭代节奏愈发密集。

基准测试显示，Muse Spark 1.3拿下5项第一，在长上下文、编程的绝大部分测试优于GPT-5.6 Sol、Claude Opus 5，仅Terminal-Bench测试与GPT-5.6 Sol打平。相对薄弱的是Agent能力，在联网搜索类Agent、通用知识任务中分数较低。

价格方面，Muse Spark 1.3的API定价与前代一致，每百万token输入（缓存未命中）1.25美元，输入（缓存命中）0.15美元，输出4.25美元。价格略高于Gemini 3.8 Flash，比DeepSeek-V4-Pro高峰期价格便宜。

Muse Spark 1.3已在Muse Code与Meta Model API中逐步推送上线，此前已支持的推理模式现已可用；max-reasoning模式将在完成额外安全测试后很快开放。Meta称已规划好产品路线图，包含更大参数规模模型、开源权重版本发布及更多更新。

开发者实测：速度快、成本低，但生成效果一般。

在X上，不少开发者晒出实测案例，大部分评价是速度快、成本低，但生成效果并不惊艳。一位开发者对比了1.1到1.3对同一建筑进行3D模拟的效果，几何形状、结构及视觉效果均有提升，总成本保持在0.6美元。另一位开发者对比Muse Spark 1.3 Ultra Contributor版本和Claude Fable 5.1 xHigh，使用相同提示词，双方运行约2小时。Muse Spark跑了20轮自我优化循环，每轮启动3个智能体，累计执行60次以上任务，成本不到1美元。有网友质疑这是否说明模型一直没完成任务就停止了。

在开源的3D空间推理基准测试MineBench中，Gemini 3.8 Flash总测试成本1.18美元，平均推理耗时1分51秒，首测Elo评分1888分；Muse Spark 1.3总测试成本6.57美元，平均耗时5分36秒，首测得分1787分，生成质量与顶尖前沿模型仍有差距。

另一位开发者对比了Muse Spark 1.3、Qwen 3.8 Max、GLM 5.3、GPT-5.6 Sol，综合感受是Muse Spark在成本与速度方面可与Qwen 3.8 Max媲美，GLM 5.3综合表现最佳。Qwen 3.8 Max输出质量最好，但耗时约一个半小时，Muse Spark只需约2分钟。

长周期任务不跑偏，编程token量减少25%。

Meta博客提到，Muse Spark 1.3的优势在于支撑长周期任务及编程。它能与用户协同，在单条长对话会话中并行处理多条工作流，面对开放式目标时调用工具，从杂乱信息源中自主构建上下文，主动修正方案漏洞并输出完整成果。

相比之前版本，Muse Spark 1.3能在多步骤任务中更好保留细节要求，不遗漏约束条件，不偏离工作流程。Meta还改进了多任务处理能力，在信息杂乱的单会话上下文中，模型能把新输入匹配到对应任务上。

模型能了解自己能做什么、不能做什么，遇到障碍时知道如何应对。例如提示词要求生成流体仿真报告初稿及CAD模型STEP文件，Muse Spark 1.3会生成对应文件。

编程方面，与1.2相比，Muse Spark 1.3操作步骤更少，表述更简洁，编码风格更清晰。Meta工程师测试显示，工具调用次数减少20%，token使用量减少25%。

此外，研究人员围绕智能体与代码能力完成了安全升级，对抗鲁棒性增强，对提示注入攻击的抵御能力提升；处理复杂任务时，对不可逆操作具备风险判断并审慎执行。

结语：5个月迭代4版，Meta的大模型要起飞了？

5个月迭代4个版本，密集发布节奏或标志Meta AI研发进程明显转变。Muse Spark 1.3没有追求全维度通杀，而是集中资源砸向长上下文、编程等方面，在DeepSWE、OSWorld等真实工程任务基准上实现对前沿模型的反超。

这种取舍或许证明