Zuck的Muse Spark即将开源权重，带来喜悦

# 扎克伯格旗下Muse模型即将开源权重，或将带来惊喜 来源：https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/09/02/zucks-muse-to-spark-joy-with-weights-release-soon/5294093 人工智能与机器学习 在等待期间，Meta表示已教会模型减少无效输出，并更频繁地寻求协助 Meta首席执行官马克·扎克伯格周三在X平台发文（https://x.com/finkd/status/2095232032896946311）承诺，"即将"发布其旗舰AI模型Muse Spark的开放权重版本。 与此同时，Muse Spark 1.3版本（https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3）——这个更智能、更精简、更高效的模型升级版——现已上线至这家Facebook母公司的API服务与Muse Code命令行工具。 自今年四月发布Muse Spark（https://www.theregister.com/software/2026/04/09/metas-new-model-is-as-open-as-zuckerbergs-private-school/5227215）以来，Meta持续推出多项优化，以保持对竞争对手的压力，并向投资者证明其巨额资本支出并非徒劳。 1.3版本带来了若干重要改进，尤其利好将模型与AI智能体及代码助手结合使用的用户——考虑到OpenClaw 2.0也在本周同期发布（https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/08/31/openclaw-20-pours-glitter-on-slow-burning-security-dumpster-fire/5293492），这无疑是令人振奋的消息。 据Meta表示，该模型在"长周期"任务中表现更稳定，且对自身能力边界有更现实的认知，不再反复在无效路径上浪费算力资源。特别值得注意的是，Meta指出模型在正确路径不明确时将更频繁地寻求人工指导。 "当提示词存在歧义时，Muse Spark 1.3会主动提出澄清性问题；遇到困难时会请求用户协助；并在执行关键操作前进行确认，"这家社交网络巨头在博客文章中解释道。 这些改进还带来了一个额外优势：完成任务所需的交互轮次和算力消耗大幅减少，这将使本已性价比较高的前沿模型使用成本进一步降低。 与Muse 1.2相比，Meta声称新模型在各类基准测试中均取得显著进步。 Artificial Analysis的独立测评此前已显示Spark 1.2具备强劲竞争力，其性能与GPT 5.6 Terra及Z.AI的GLM 5.3 Flash不相上下。该测评机构最新结果基本印证了Meta的说法：模型整体智能水平提升4分，现已与GPT 5.6 Sol、Claude Opus 5及Grok 4.6 High处于同一梯队。 但若这些优势尚不足以打动您，且不介意较低的调用频率限制或允许Meta使用您的提示词进行训练数据收集，其贡献者层级提供大幅优惠：每百万token价格低至$0.002（缓存输入）、$0.10（输入）和$0.20（输出）。 ® 以下是Meta展示的最新Muse Spark版本与竞品对比情况。 以下是Meta展示的最新Muse Spark版本与竞品对比情况。图片来源：Meta Artificial Analysis的独立测评基本证实了Meta的说法。Muse Spark 1.3现已与OpenAI的GPT 5.6 Sol和Anthropic的Claude Opus 5展开正面较量。 Artificial Analysis的独立测评基本证实了Meta的说法。Muse Spark 1.3现已与OpenAI的GPT 5.6 Sol和Anthropic的Claude Opus 5展开正面较量。图片来源：Artificial Analysis