# Meta 放出 Muse Spark 1.1，一个会拆任务、能跨设备操作的 agent 模型，价格压得很低

> 原标题：Meta 发布 Muse Spark 1.1，强 Agentic 模型通过 Meta Model API 开放

- 来源：AI HOT 精选
- 发布时间：2026-07-10T00:45:16.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/43419
- 原文：https://x.com/shao__meng/status/2075380801987109190

## 摘要

扎克伯格亲自在 X 上官宣了这个模型，通过新的 Meta Model API 开放。它的核心思路是让模型自己把复杂任务拆给多个子 agent 并行干，还能跨设备控制图形界面。上下文窗口给到 100 万 token。在 4 个 agent 类基准上拿了第一，其中 JobBench 从上一代的 17.0 分直接跳到 54.7 分，翻了 3.2 倍，说明在模...

## 推荐理由

Meta 发了个带 agent 能力的主力模型，扎克伯格自己站台，JobBench 分数暴涨 3.2 倍，数字够硬。100 万 token 上下文和跨设备 GUI 控制说明不是只刷榜，有产品落地意图。扣分点：正文没提价格和延迟，实际用起来划不划算还得等上线后自己测。

## 锐评

Meta 这次把宝押在“让模型自己拆任务、派给多个子 agent 并行干”上，还支持跨设备操控图形界面，上下文窗口给到 100 万 token。Agent 类基准确实亮眼，JobBench 从上一代的 17.0 分跳到 54.7 分，翻了 3.2 倍，说明在模拟工作场景的任务拆解和执行上进步很大。但编程能力还是短板，Terminal-Bench 80.0 分，落后 GPT 5.5 的 83.4 分；SWE-Bench Pro 61.5 分，也不如 Opus 4.8 的 69.2 分。

扎克伯格说定价“非常低”，想走“Agent 够强、编程够用且便宜”的路线。但正文没给出具体价格数字，也没说开放给哪些地区或开发者，这两个信息缺口让“便宜”暂时只能当宣传听。如果是真的，对需要批量跑 agent 任务的团队来说挺省钱，但编程重度用户可能还得搭配别的模型用。