Meta* (*запрещена в РФ) открыла разработчикам доступ к Muse Spark 1.1 — новой версии своей модели для агентных задач, программирования, работы с компьютером и мультимодального анализа. Релиз вышел 9 июля 2026 года вместе с публичным предварительным доступом к Meta Model API. Для обычных пользователей модель уже доступна в режиме Thinking в приложении Meta* AI и на meta[.]ai, а для разработчиков — через новый API, пока в публичном превью.
Muse Spark 1.1 позиционируют как основу для агентов: модель должна планировать, работать с инструментами, управлять контекстом, писать код, чинить ошибки, использовать интерфейсы приложений и делегировать части задачи подагентам. В блоге говорится, что новая версия получила крупный прирост в использовании инструментов, работе с компьютером, программировании и мультимодальном понимании.
До этого Meta* (*запрещена в РФ) делала ставку на семейство Llama и открытые веса. Muse Spark 1.1 выглядит как другой продуктовый курс: закрытая модель, публичный API, оплата за использование и прямая конкуренция с OpenAI, Anthropic и Google в сегменте разработчиков. Reuters передает, что запуск API ставит компанию в прямое соперничество с платными моделями конкурентов, а The Verge отдельно отмечает $20 бесплатных кредитов для новых аккаунтов Meta* Model API.
Цены выглядят агрессивно для модели, которую компания ставит рядом с фронтирными решениями: $1,25 за 1 млн входных токенов и $4,25 за 1 млн выходных. Эти тарифы указаны в обзорах запуска API; на момент публикации Meta* (*запрещена в РФ) подает API как публичное превью для разработчиков в США.
Meta* (*запрещена в РФ) описывает Muse Spark 1.1 как мультимодальную reasoning-модель, то естьмодель рассуждения, которая работает не только с текстом, но и с изображениями, видео, PDF и другими входными данными. Она рассчитана на агентные задачи: построить план, собрать контекст, вызвать внешние инструменты, выполнить несколько шагов и сохранить ход работы на длинной дистанции.
Ключевая техническая особенность — контекст до 1 млн токенов с активным управлением. Компания пишет, что модель умеет помнить действия, доставать информацию из ранних этапов работы и сжимать контекст так, чтобы сохранить критичные шаги для продолжения задачи.
В агентной архитектуре Muse Spark 1.1 может быть главным агентом и подагентом. В роли главного агента она собирает контекст, строит план и распределяет выполнение между параллельными подагентами. В роли подагента — выполняет свою часть задачи, понимает доступные инструменты и возвращает управление, когда нужно подняться на уровень выше.
Самые яркие цифры Meta* (*запрещена в РФ) приводит не только по кодингу, а по агентным сценариям. В отчете к релизу MCP Atlas описан как набор из 1000 задач, где агент должен выполнять многошаговую работу через 36 реальных MCP-серверов и 220 инструментов. MCP, или Model Context Protocol, — протокол подключения внешних инструментов и источников контекста к ИИ-агенту.
В пересказах таблиц Meta* (*запрещена в РФ) указывается результат 88,1 балла на MCP Atlas: выше Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro и GPT-5.5. На Humanity’s Last Exam с инструментами называются 62,1 балла против 57,9 у Opus 4.8. Эти цифры впечатляют, но их нужно читать аккуратно: Meta сама пишет, что часть сравнений основана на самоотчетах конкурентов, часть — на собственных воспроизведениях через API, а для сторонних моделей среда могла быть не оптимизирована под их сильные стороны.
Humanity’s Last Exam — сложный набор задач для проверки знаний и рассуждения. В отчете компания разбирает не только точность, но и калибровку уверенности: Muse Spark 1.1 получила RMS-ошибку калибровки 23,4 против 26,5 у Claude Opus 4.8, 44,2 у GPT-5.5 и 50,4 у Gemini 3.1 Pro. Проще говоря, в компании утверждают, что модель лучше понимает, когда может ошибаться, хотя это не равно абсолютному лидерству по всем задачам HLE.
Meta* (*запрещена в РФ) подает Muse Spark 1.1 как модель для реального программирования: диагностика сложных багов, новые функции в корпоративных системах, большие миграции кода, планирование, подагенты, сжатие контекста и работа в популярных агентных кодовых средах. В демо OpenCode модель строит веб-приложение, делает автоматические снимки экрана, находит видимые пользователю ошибки, связывает их с кодом, вносит исправления и проверяет результат.
На классических кодовых бенчмарках картина менее триумфальная, но сильная. В пересказе опубликованных результатов на SWE-Bench Pro модель набирает 61,5 балла: выше GPT-5.5 с 58,6 и Gemini 3.1 Pro с 54,2, но ниже Opus 4.8 с 69,2. Сам отчет Meta* (*запрещена в РФ) тоже оговаривает, что на некоторых задачах программирования, включая Terminal-Bench 2.1 и SWE-Bench Pro, Muse Spark 1.1 уступает Claude Opus 4.8 и/или GPT-5.5.
Muse Spark 1.1 обучали не рассуждать о каждом клике по шагам, а выбирать способ действия. Если быстрее написать скрипт — модель должна автоматизировать. Если проще кликнуть по интерфейсу — использовать интерфейс напрямую. Meta* (*запрещена в РФ) пишет, что модель может работать в нескольких приложениях, учитывать новую информацию по ходу задачи и адаптировать план без постоянного вмешательства пользователя.
Мультимодальность здесь не декоративная. Meta* (*запрещена в РФ) приводит сценарий с Facebook Marketplace: по видео со смартфона модель извлекает полезные кадры, понимает товар, затем управляет браузером и создает объявление. Для разработки ближе другой пример: визуальный баг в веб-приложении можно найти по снимку экрана, затем перейти к соответствующему коду и проверить исправление.
The Verge пишет, что Muse Spark 1.1 поддерживает изображения, видео и документы и станет доступна через новую Meta Model API, а также уже работает в Thinking mode в приложении Meta* AI и на сайте Meta* AI.
Есть новость? Станьте автором.
Мы сотрудничаем с независимыми исследователями и специалистами по кибербезопасности. Отправьте нам новость или предложите статью на рассмотрение редакции.
