Meta 发布 Muse Spark 1.3：主打智能体与代码能力，工具调用减少 20%

Meta 于 2026 年 9 月 2 日发布多模态推理模型 Muse Spark 1.3，专为长周期智能体工作流与代码任务优化，反映出头部厂商正在将模型演进重心转向降低工具调用冗余与端到端任务执行效率。

• 架构与执行效率：相较 Muse Spark 1.2，新模型优化了代码输出结构，官方数据显示其工具调用次数减少约 20%，完成同类任务所需 token 减少 25%。
• 智能体与长周期协作：模型支持在单一长线程中协同处理多工作流，具备主动向用户提问澄清、请求辅助以及在关键敏感操作前寻求确认的能力。
• 部署与调用定价：模型维持前代 API 定价（输入每百万 token 为 1.25 美元，输出为 4.25 美元，缓存输入为 0.15 美元），并同步集成于终端代码智能体 Muse Code 及 Meta 旗下应用。
• 影响/看点：若多步调用与 token 消耗的缩减能在第三方基准与生产环境中得到复现，可能帮助企业降低智能体系统的运行开销，但其实际效果仍取决于复杂工作流中对未知异常的容错表现。
• 资料依据：
• IT之家（2026-09-02）：https://www.ithome.com/0/997/728.htm
• Meta AI（2026-09-02）：https://ai.meta.com/blog/muse-spark-1-3/

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