Meta представила Muse Spark 1.1 — новую мультимодальную модель для агентных задач. Это серьёзный апгрейд прошлой версии от Meta Superintelligence Labs. Модель лучше работает с инструментами, компьютером, кодом и мультимодальными данными.
Muse Spark 1.1 отлично справляется с личными агентными задачами, где нужно планировать и координировать работу разных внешних сервисов. Она умеет работать с новыми инструментами, MCP-серверами и кастомными навыками без дополнительного обучения. Модель значительно быстрее предшественницы — она обучена управлять целыми группами агентов (multi-agent systems), чтобы сокращать задержки. В роли главного агента она собирает контекст, строит план и распределяет задачи между параллельными подагентами. А в роли подагента чётко следует заданию и знает, когда вернуться к главному.
Muse Spark 1.1 может активно управлять своим контекстным окном в 1 миллион токенов. Она запоминает действия, переиспользует информацию из ранних этапов работы и сжимает историю, оставляя только критически важные шаги. Модель отлично работает с компьютером, когда нужно переключаться между приложениями. Она адаптируется к меняющимся требованиям и самостоятельно разбирается в незнакомых интерфейсах. При этом она не перебирает всё пошагово — сама решает, когда написать скрипт для автоматизации, когда просто кликнуть, а когда выполнить группу действий за один шаг.
В кодинге Muse Spark 1.1 заметно прибавила. Она диагностирует сложные баги, внедряет новые фичи в корпоративных системах и проводит масштабные миграции кода. Внутренний бенчмарк Meta Internal Coding Bench показывает серьёзное улучшение по сравнению с Muse Spark. Модель поддерживает продвинутые фичи вроде режима планирования, делегирования подзадачам и сжатия контекста.
Разработчики уже получили доступ к Muse Spark 1.1 через новое публичное API — Meta Model API (сейчас в публичном превью). В приложении Meta AI и на meta.ai модель доступна в режиме "Thinking". Партнёры (Replit, Cline, Box) отмечают отличное сочетание миллионного контекста, мультимодальности, сильного кодинга и низкой цены для серьёзных нагрузок.
Безопасность тоже на уровне. Модель прошла тесты по Advanced AI Scaling Framework и показала устойчивость к прямым и косвенным атакам (jailbreaks, prompt injection). Hallucinations и sycophancy снижены. Полный отчёт — в Muse Spark 1.1 Evaluation Report.