Meta 推出了 Muse Spark 1.1，一个增强了多智能体协作能力的 AI 模型。该模型通过一个主智能体负责信息收集与规划，并将任务分发给多个子智能体并行处理，以加速复杂项目的完成。此外，Muse Spark 1.1 支持高达 100 万 token 的上下文窗口，确保在长工作流程中能持续保留并调用早期信息。
在应用操作方面，Muse Spark 1.1 能够跨多个应用程序执行连续的长流程任务。它能够根据具体情况自主决定是直接进行界面点击、编写脚本实现自动化，还是将多个操作步骤一次性完成，从而减少人工干预并提高效率。
对于代码开发，新版本能够诊断和修复复杂的程序错误，开发新功能，并执行大规模的代码迁移。模型还具备提前规划开发步骤、分解子任务的能力，并在长期的开发过程中保持关键上下文信息。Meta 透露，其内部的开发和研究人员已开始日常使用 Muse Spark 1.1 来协助软件开发和模型评估。
Meta 强调了 Muse Spark 1.1 的安全性，指出该模型在部署前已依据内部安全框架《Advanced AI Scaling Framework》进行了评估，并在化学与生物安全、网络安全及失控风险等前沿领域保持在安全范围内。新版本还增强了对提示词注入和越狱攻击等威胁的防御能力，同时减少了模型产生幻觉和迎合用户偏好的现象。
根据 Meta 内部 AI 安全治理框架的评估，Muse Spark 1.1 在智能体能力、代码开发和通用推理方面相较于前代有了显著进步。在置信度校准、风险识别和欺骗倾向等指标上也表现出较大改进。然而，在部分计算机操作、长上下文处理以及代码开发测试中，其表现仍逊于 GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8。
Meta 宣布 Muse Spark 1.1 已在 Meta AI App 和 meta.ai 的 Thinking 模式中上线。同时，Meta 还面向普通开发者开放了 Meta Model API 的预览版，允许开发者通过该 API 调用 Muse Spark 1.1，并将其集成到自己的应用程序中。
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mr. robul islam
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