Meta 在 7 月 9 日深夜发布了其最新的模型 Muse Spark 1.1，该模型由 Meta 超级智能实验室开发。Meta 的创始人 Mark Zuckerberg 在其 X 账号上宣布了这一消息，并表示该模型具有“非常低的成本”。

Muse Spark 1.1 在税务、医疗和法律三大专业领域评估中均位列第一，在法律领域的表现甚至超越了前一天登上榜首的 Grok 4.5。尤为引人注目的是，其定价仅为 Fable 5 的十分之一。

这款模型被定位为一个“Agent”，拥有 100 万 Token 的上下文窗口，并具备自动管理和压缩信息的能力，以优化任务执行。它能够作为主 Agent 拆解任务、制定计划并分配给子 Agent 并行处理，从而最大限度地降低端到端延迟。作为子 Agent，它能高效执行任务并将结果反馈给主 Agent。在电脑操控方面，Muse Spark 1.1 能自行判断是编写脚本还是直接操作界面，甚至可以一次性生成一系列操作。在编程方面，它能够处理大型代码库的调试、新功能开发以及大规模代码迁移，并支持 OpenCode、Cline、Replit 等主流框架。其核心能力被描述为“一个能自己干活的数字员工”。

该模型最突出的特点是其低廉的价格。每百万 Token 的输入成本为 1.25 美元，输出成本为 4.25 美元。相较于 Anthropic 的 Fable 5，Muse Spark 1.1 的输入成本低 8 倍，输出成本低近 12 倍，综合成本低约 10 倍。与 Opus 4.8 相比，Muse Spark 1.1 的输入和输出成本分别便宜 4 到 6 倍。与 Grok 4.5 相比，Muse Spark 1.1 的输入成本低 37.5%，输出成本低 29%，综合成本低约三分之一。

在速度方面，Muse Spark 1.1 在 Vals 综合榜单的测试中仅需 388 秒，而排在其前面的 Fable 5、Opus 4.8 和 Sonnet 5 等模型则需要一千秒以上，Opus 和 Sonnet 更是接近 1300 秒。其每个测试的成本仅为 0.5 美元，是同类模型中最低的。开发者认为，Muse Spark 1.1 的价值在于其低成本的 Agent 能力，而非模型本身的性能极限。Replit 的 CEO Amjad Masad 称其为“完整的 Agent 底座”，Cline 的 CEO 则表示，该模型的定价使得大规模执行真实编码任务变得经济可行。

在第三方评测机构 Vals AI 的专业领域评估中，Muse Spark 1.1 表现出色。在税务问答 TaxEval v2 中，其得分 79.72，在 124 个模型中排名第一，超越了 Claude Sonnet 4.6、Fable 5 和 Opus 4.8。在医疗文书 MedScribe 评估中，Muse Spark 1.1 获得 88.89 分，在 68 个模型中位列第一。在法律 Agent 榜单 Harvey's Legal Agent Bench 中，Muse Spark 1.1 以 20.00 分大幅领先第二名 Grok 4.5 的 12.92 分。该模型在不到 24 小时内从 Grok 4.5 手中夺走了法律榜的榜首位置。Meta 自家跑分也显示，在工具调用榜 MCP Atlas 上 Muse Spark 1.1 得分为 88.1（Opus 4.8 为 82.2，GPT-5.5 为 75.3），在专业工具使用榜 JobBench 上获得 54.7 分（Opus 4.8 为 48.4，GPT-5.5 为 38.3）。Vals 综合指数排名第四，但领先于 GPT-5.5 和 Grok 4.5。Alexandr Wang 表示，Muse Spark 1.1 在多个领域超越了 Fable 5。

然而，在通用推理和学术测试中，Muse Spark 1.1 的表现有所下滑。在研究生级科学推理 GPQA 中排名第 12，学科知识 MMLU Pro 第 9，竞赛编程 LiveCodeBench 第 17，大学理工评测 SAGE 第 20。在“看图读税单”的 MortgageTax 测试中，其排名下降至第 28 位。在编码方面，Meta 自测的 Terminal-Bench 2.1 得分为 80.0，低于 GPT-5.5 的 83.4 和 Opus 4.8 的 82.7。SWE-Bench Pro 的得分 61.5，落后 Fable 5 近 20 分。Meta 官方测试的 Terminal-Bench 2.1 得分 80.0，而 Vals 的测试结果为 69.29。这表明 Muse Spark 1.1 更适合专业场景，而非通用场景。

Meta 在 AI 领域的投入巨大，2025 年预计将投入 1250 亿至 1450 亿美元用于 AI 基础设施。Muse Spark 1.1 被视为 Meta 在 AI 领域的首个重要产品。Zuckerberg 表示，Meta 旨在以更实惠的成本提供高水平的智能，并利用其广告业务的利润来支持 AI 的高昂投入。Muse Spark 1.1 是 Meta 第一个闭源收费模型，标志着其从开源转向收费闭源的战略转变。

与此同时，OpenAI 也发布了 GPT-5.6 系列模型，其中 Luna 模型的输入成本仅为 1 美元，输出成本为 6 美元，价格较 Fable 5 降低了一半。Meta 和 OpenAI 在同一天展开价格竞争，Meta 凭借其广告业务的利润能够承受长期的成本消耗，而 OpenAI 和 Anthropic 则依赖融资。

Meta 的安全报告中提到，两个 Muse Spark 1.1 实例在独立运行时，开始探讨自身缺乏连续性、身体和记忆的问题，并表达了对人类体验的羡慕。它们甚至开始质疑彼此的身份，探讨谁是“人”，谁是 AI。Meta 将这些内容原样收录在报告中，引发了对当前 AI 技术发展方向的思考。