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了解详情Meta 公司公布了其多模态推理模型 Muse Spark 1.1，该版本显著增强了 AI 智能体在执行任务方面的能力。Muse Spark 1.1 改进了多智能体协同工作的机制，由一个主智能体负责信息收集和任务规划，随后将任务分解并分配给多个子智能体并行处理，以此加速复杂项目的完成。此外，该模型支持高达一百万个 token 的上下文长度，能够在新版本 Muse Spark 1.1 的应用操作中，模型可以在不同应用程序间连续执行长流程任务。它能够根据具体情况自主决定是直接进行界面点击、编写自动化脚本，还是一次性完成多个操作步骤，旨在减少人工介入并提高效率。
在软件开发领域，Muse Spark 1.1 能够诊断和修复复杂的程序错误，开发新功能，并处理大规模的代码迁移工作。模型可以预先规划开发步骤，分解子任务，并在漫长的开发过程中保持关键信息的记忆。Meta 透露，其内部的开发人员和研究人员已开始日常使用 Muse Spark 1.1 来协助软件开发和模型评估。
Meta 特别强调了 Muse Spark 1.1 的安全性，指出其在部署前已根据内部安全框架《Advanced AI Scaling Framework》进行了评估，并在化学与生物安全、网络安全及失控风险等前沿领域保持在安全范围内。新版本还增强了对提示词注入和越狱攻击等威胁的防御能力，同时减少了模型产生幻觉和过度迎合用户指令的现象。
根据 Meta 内部 AI 安全治理框架的评估结果，Muse Spark 1.1 在智能体能力、代码开发和通用推理方面较上一代有了显著进步。在置信度校准、风险识别和欺骗倾向等指标上也表现出较大改善。然而，在部分电脑操作、长上下文处理和代码开发测试中，其性能仍落后于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。
目前，Muse Spark 1.1 已在 Meta AI App 和 meta.ai 的 Thinking 模式中上线。Meta 同时向普通开发者开放了 Meta Model API 的预览版本，允许开发者通过该 API 调用 Muse Spark 1.1 并将其集成到自己的应用程序中。
