9月2日，Meta超级智能实验室正式发布Muse Spark 1.3，这是五个月内Muse Spark系列的第四次迭代，也是Meta在编码与智能体赛道投下的最新筹码。新模型当日起在终端编码代理Muse Code与Meta Model API同步上线，9月3日面向开发者开放付费调用。首席人工智能官亚历山大·王对媒体表示，这是Muse Spark系列迄今最大的性能跃升，编码与代理自动化是主攻方向；首席执行官扎克伯格则在社交平台发文，称这是"编码和代理作业上迄今最大的飞跃"，并强调其价格低到"几乎不必计量"。这番高调表态，把大模型竞争从单轮对话拉向了长程智能体任务的新战场。
回顾Muse Spark系列的演进节奏，能清楚看到Meta的急切。该系列今年4月首次发布，7月推出支持100万词元上下文的1.1版本，8月5日与终端编码工具Muse Code一同上线1.2版本，9月2日便迎来1.3版本，平均不到六周就完成一次大版本更新。作为对比，Meta过去三年靠开源Llama系列建立口碑，而Muse Spark自诞生起就走封闭权重路线，直接通过付费API变现，被外界视为Meta对前沿实验室格局的一次重新站队。
迭代速度背后是明确的产品方向：让模型承担持续数小时甚至数天的长程工作。Meta在发布说明中反复强调"单线程内维持多个工作流"的能力，模型可以在一个超长会话中同时跟进编码、调研与修复任务，中途被打断也能记住需求继续执行。与之配套的是更强的协作意识，遇到模糊指令时主动提问，卡壳时向用户求助，执行不可逆操作前先请求确认，并在长任务中逐渐适应用户的沟通偏好。这些细节把"智能体"从宣传词变成了可感知的交互体验。
发布当天，Meta还同步更新了开发者文档与评测方法论报告，回应了此前社区对Muse Spark系列成绩能否复现的质疑。官方明确区分了公开档位与合作伙伴档位的成绩口径，承认对比表中部分行次来自供应商报告或公开榜单而非统一测试环境。这种罕见的透明态度赢得不少开发者好感，也让外界对1.3的真实水位有了更清醒的预期：宣传数字看最高档，日常体验看公开档，两者之间的落差需要团队自行权衡。
Muse Spark 1.3的核心卖点是效率。Meta工程师的内部对比显示，在相同编码工作流下，1.3相比1.2使用的工具调用减少约20%，消耗的词元减少约25%，意味着更少的往返次数与更低的账单。官方基准中，1.3在DeepSWE v1.1上拿到75.4分，超过Claude Opus 5的74.0分与GPT-5.6 Sol的72.7分；在SWE-Atlas代码库问答上得分59.4，在Terminal-Bench 2.1上与GPT-5.6 Sol并列88.8分。
差距拉开最明显的是长上下文检索。在MRCR v2测试中，1.3在25.6万至51.2万词元区间的得分98.5%，51.2万至100万词元区间为98.1%，而GPT-5.6 Sol两项分别只有91.5%与73.8%。官方将其归功于对长程编码任务训练数据的扩充。Meta还称，模型接受了多套智能体框架的训练，行为不会绑定单一环境，能在杂乱的单线程会话中把新指令正确映射到对应任务。需要说明的是，Meta公布的对比表使用的是最高推理档位的成绩，而该档位目前仅对合作伙伴开放，普通开发者能调用的公开档位实际得分存在一定差距。
在Muse Code中，1.3的实际体验围绕"长任务不脱轨"展开。开发者可以把一整天的编码、改错与重构放在同一个会话里持续跟进，中途插入的新需求会被自动归位到对应任务，不必推倒重来；遇到模糊需求时模型会主动提问而不是埋头瞎猜。配合贡献者档的低价选项，个人开发者可以用很低成本提前参与模型改进，这也是Meta维系开发者社区黏性的关键设计。
价格是Muse Spark 1.3的另一张牌。标准API定价与上一代持平，每百万输入词元1.25美元、输出词元4.25美元、缓存命中0.15美元，此外还提供条件更低的"贡献者档"，允许Meta使用开发者提交内容改进模型。独立评测机构Artificial Analysis给公开档位打出61分的智能指数，与GPT-5.6 Sol及Grok 4.6并列；面向合作伙伴的最高档位为62分，仅次于Claude Fable 5.1与Claude Opus 5。该机构还指出，公开档位在59分以上模型里单任务成本最低，约为0.55美元，而同档对手普遍在0.94至0.95美元。
不过独立评测也给出保留意见。Artificial Analysis发现，相比上一代，1.3在两项工具使用测试上确有进步，但在长文档测试与知识测试上出现小幅回落，部分下滑源于模型更频繁地选择弃答。这说明1.3的升级并非全面领先，而是聚焦工具密集任务的针对性优化。更关键的是，Muse Spark的权重继续保持封闭，Meta虽将开源版本列入路线图，却未给出任何时间表。对依赖开源模型的开发者来说，这意味着在可见的未来，他们只能在Meta的付费API里体验这项"便宜到几乎不必计量"的前沿性能。