2026 年 9 月 2 日，Meta 發布 Muse Spark 1.3，即日起在 Muse Code 與 Meta Model API 上提供。第三方報導指出，開發者已可直接付費使用，Muse Code 的預設模型也換上 1.3，接替 Muse Spark 1.2——媒體普遍把這次更新解讀為 Meta 持續追近 OpenAI 與 Anthropic 的一步。Meta 官方的框架則延續其「個人超級智能」敘事。
有趣的是，這次公告幾乎不談 benchmark 分數，而是把力氣放在代理的「行為品質」上：模型怎麼在混亂的長對話裡把工作做完、什麼時候該開口問人。這恰好是代理產品真正難做的地方。
長對話、多工作流：單一執行緒裡的代理協作
Muse Spark 1.3 最大的賣點是在單一長對話中維持多個工作流程的協作。它能從「混亂且互相矛盾的來源」中自行生成上下文、主動補上計畫缺口，並追蹤過程中學到什麼，朝最終交付物推進。
與使用者的協作設計尤其具體：遇到模糊指令會先提出釐清問題；卡住時會主動請使用者幫忙；執行有後果的動作前會先確認。它甚至會適應使用者的溝通偏好——有人喜歡高頻率更新，有人偏好安靜地在背景做事。這些都是把代理從「展示 demo」推進到「可以託付工作」的必要設計。
指令遵循與自我認知
兩個容易被忽略但很實用的改進。指令遵循：模型能在多步驟任務中保留詳細需求，不中途丟失限制條件、不偏離指定的工作流。多工：在使用者插話、改寫先前要求的混亂單執行緒情境裡，更準確地把每個 prompt 對應到正確的任務。
自我認知則是這次公告裡最坦白的一段：Meta 說 Muse Spark 1.3 對自己的知識與極限有更好的掌握，遇到障礙會明確標示，「而不是幻覺出一個結果」。對要在生產環境跑代理的團隊來說，模型願意說「我做不到」比多考幾分更值錢。
Coding 效率與 max reasoning
程式工作是 Muse Spark 的核心場景。Meta 工程師的內部對比（對手是自家 Muse Spark 1.2，不是競品）：工具呼叫減少約 20%、token 用量減少約 25%，訓練素材加入了更多長時程 coding 任務，減少不必要的往返與冗長輸出。
公告中特別標註「max reasoning 尚未推出」——標準推理模式現在可用，最強檔位要等額外的安全測試完成後「shortly」上線。安全方面則強調對抗性輸入與提示注入的抵抗力提升，以及在複雜代理任務中對「不可逆動作」更好的校準。完整的評測細節被放到獨立的方法學報告，公告本身沒有提供對競品的 benchmark 數字。
開源承諾與下一步
Meta 在公告結尾給出兩個方向：更大的模型已在路上，以及一個 Muse Spark 的開源權重版本。如果兌現，這會是觀察 Meta 開源策略延續性的重要指標。四個展示案例（X-wing CFD 報告、音軌剪輯、公園簡報、選民意見摘要）都標明是模型生成的原型，不是實際產品——這種誠實標註值得肯定。
對開發者而言，Muse Code 一行指令即可安裝（macOS/Linux），API 則在 dev.meta.ai 註冊。短期最值得追蹤的是 max reasoning 何時解禁，以及開源版本的授權條款。
參考來源
- Introducing Muse Spark 1.3 — Meta AI Research
- Meta Muse Spark 1.3 Launch: Benchmarks, Pricing (September 2026)
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