Tôi có thể chạy Muse Spark 1.2 cục bộ không?

Không. Trọng số không công khai và không có kho Hugging Face — chỉ có API qua nền tảng Meta.

Chi phí và ngữ cảnh dài bao nhiêu?

Giá là $1.25 mỗi triệu token đầu vào và $4.25 mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh một triệu token.

Điểm khác biệt so với mô hình chat hoặc hướng dẫn tiêu chuẩn là gì?

Nó được xây dựng đặc biệt cho các tác vụ suy luận và tác nhân — nỗ lực suy luận có thể cấu hình, gọi hàm song song, đầu ra có cấu trúc, và khả năng làm tác nhân điều phối hoặc tác nhân phụ song song trong quy trình đa mô hình.

Muse Spark 1.2

5004°

#llm #meta #thị giác #video #lý luận #lập trình

Chạy mô hình này

Ưu đãi / Quảng cáo

OpenRouter Terminal / API

Trả theo token

Trò chuyện với mô hình này trên trình duyệt hoặc gọi nó từ mã của bạn với một khóa API.

Meta | ngữ cảnh 1,048,576 token | $1.25/M đầu vào, $4.25/M đầu ra. Muse Spark 1.2 là mô hình suy luận từ Meta, thiết kế cho các nhiệm vụ tác nhân phức tạp. Nó chấp nhận văn bản, hình ảnh, video và tài liệu PDF, trả về văn bản, và cung cấp cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. Mô hình được xây dựng để hỗ trợ quy trình làm việc đa tác nhân, có thể là tác nhân chính lập kế hoạch và phân công hoặc tác nhân phụ thực thi song song. Nó hoạt động trên nhiều khung lập trình và hỗ trợ đầu ra có cấu trúc, gọi hàm song song và điều chỉnh mức độ suy luận. Trong thử nghiệm của Meta, nó hoạt động tốt trên tái cấu trúc đa tệp, phiên gỡ lỗi kéo dài, tạo toàn bộ kho mã và các nhiệm vụ vượt xa một prompt đơn.

Hướng dẫn cho mô hình này

Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về

Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì

10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định

Tất cả hướng dẫn

Ghi chú của thuyền trưởng

Viết bởi Captain, biên tập viên chính

Ghi chú từ 2026-10-13

Muse Spark 1.2 là mô hình suy luận của Meta được xây dựng cho công việc tác nhân phức tạp đa bước. Nó nhận văn bản, hình ảnh, video và PDF, có cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, và được thiết kế hoạt động như tác nhân lập kế hoạch hoặc tác nhân phụ song song. Nếu công việc của bạn liên quan đến kho mã lớn, gỡ lỗi kéo dài hoặc điều phối các mô hình khác, đây là cấp độ phù hợp.

Nổi tiếng với

Cửa sổ ngữ cảnh một triệu token xử lý toàn bộ kho mã và tác vụ đa file
Nỗ lực suy luận có thể cấu hình để đánh đổi tốc độ và độ sâu
Gọi hàm song song và đầu ra có cấu trúc phù hợp quy trình tự động
Nhận văn bản, hình ảnh, video và tài liệu PDF trong một lần gọi
Thiết kế để làm tác nhân điều phối hoặc tác nhân phụ song song trong quy trình đa tác nhân

Cẩn thận với

Chỉ có API, trọng số đóng — không thể chạy cục bộ hoặc kiểm tra mô hình
Giá đầu ra $4.25 mỗi triệu token tăng nhanh với các chuỗi suy luận dài
Meta chưa công bố số liệu benchmark độc lập cho phiên bản này

Phù hợp nhất cho

Lập trình

Tác nhân và sử dụng công cụ

Lý luận

Ngữ cảnh dài

Thị giác

Lời nhắc để thử

Kế hoạch viết lại đa file

Tôi có một REST API Node.js chia thành khoảng 30 file. Logic xác thực hiện tại rải rác trong các handler route và middleware. Đề xuất kế hoạch viết lại cụ thể: file nào thay đổi, di chuyển gì đến đâu, và thứ tự để tránh phá vỡ bộ kiểm thử từng bước. Cụ thể tên file và chữ ký hàm.

Phiên gỡ lỗi tác nhân

Bạn đang gỡ lỗi pipeline dữ liệu Python thầm lặng bỏ qua các dòng khi nối hai DataFrame. Pipeline gồm ba giai đoạn: ingest, transform, merge. Đi qua từng giai đoạn có phương pháp, nói bạn sẽ kiểm tra gì trước và tại sao, viết mã chẩn đoán cho mỗi kiểm tra, và giải thích cách xác nhận sửa lỗi mà không chạy lại toàn bộ pipeline.

Phân tích hợp đồng PDF

Đính kèm là hợp đồng dịch vụ phần mềm. Trích xuất mọi điều khoản giới hạn trách nhiệm hoặc bồi thường, tóm tắt mỗi điều khoản bằng ngôn ngữ đơn giản, đánh dấu điều khoản thiên lệch, và liệt kê các bảo vệ chuẩn bị bị thiếu. Trả kết quả dưới dạng danh sách có cấu trúc.

So sánh với

Muse Glimmer 30B
Mô hình mở trọng số
ngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.30/M, đầu ra $1.20/M
Muse Spark 1.3 Contributor
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.10/M, đầu ra $0.20/M
Muse Spark 1.3
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $1.25/M, đầu ra $4.25/M
Muse Wonder
Mô hình chỉ API
ngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $4.00/M, đầu ra $20.00/M

Thêm mô hình văn bản từ meta

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể chạy Muse Spark 1.2 cục bộ không?: Không. Trọng số không công khai và không có kho Hugging Face — chỉ có API qua nền tảng Meta.
Chi phí và ngữ cảnh dài bao nhiêu?: Giá là $1.25 mỗi triệu token đầu vào và $4.25 mỗi triệu token đầu ra, với cửa sổ ngữ cảnh một triệu token.
Điểm khác biệt so với mô hình chat hoặc hướng dẫn tiêu chuẩn là gì?: Nó được xây dựng đặc biệt cho các tác vụ suy luận và tác nhân — nỗ lực suy luận có thể cấu hình, gọi hàm song song, đầu ra có cấu trúc, và khả năng làm tác nhân điều phối hoặc tác nhân phụ song song trong quy trình đa mô hình.

Phán quyết của thuyền trưởng
Một mô hình suy luận tác nhân nghiêm túc với cửa sổ một triệu token thực sự — chỉ đáng giá chi phí đầu ra nếu công việc của bạn thực sự cần.

Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Điểm số này được tính như thế nào

Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.

Thuật ngữ: các từ dùng ở đây

Điểm nhiệt: Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
Sàn điểm: 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
Tương đương lượt tải: Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
Thang log: Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
Lượt thích: Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
Tỷ lệ áp dụng: Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
Đã đo và ước tính: Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
Seeder: Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
AI Horde: Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
Trang tạo ảnh: Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
Token OpenRouter: Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Mô hình đầy đủ (checkpoint): Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
LoRA và embedding: Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
Gia đình và trọng số: Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
Tuổi: Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
Tăng gia đình: Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
Điểm thay thế: Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
Mới! (giai đoạn thử nghiệm): Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
Xu hướng: Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
Mô hình điển hình: Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.

Mô hình tương tự

Mô hình AI để tạo hình ảnh, video & văn bản

Muse Spark 1.2 là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.

Thêm mô hình Text / LLM Thêm Văn bản / LLM Text / LLM llm meta thị giác video lý luận lập trình tác nhân ngữ cảnh dài

Duyệt theo họ mô hình