马克·扎克伯格宣布 Muse Spark 1.3 开始推送，模型同步上线 Muse Code 和 Meta 的模型 API。他给这次更新的定语是”该系列迄今在编程和智能体工作上幅度最大的一次升级”，并称前沿性能的成本已经低到难以计量。
跑分先给出了一半答案。DeepSWE v1.1 上，Muse Spark 1.3 拿到 75.4 分，GPT-5.6 Sol 是 73.0，Claude Opus 5 是 74.0。Terminal-Bench 2.1 88.8 分，SWEAtlas CodeBase QnA 59.4 分。长上下文那两项接近满分，MRCR 256K–512K 区间 98.5，512K–1M 区间 98.1。和上一版 1.2 比，同样的编码任务里工具调用次数减少约两成，token 消耗减少约四分之一。对按 token 付费的人来说，后面这项比跑分实在。
便宜的那一档，用数据结账
“成本低到难以计量”这句话得拆开看。Meta 给 Muse Spark 1.3 开了两个价格档：标准版每百万 token 输入 1.25 美元、输出 4.25 美元；贡献者版输入 0.10 美元、输出 0.20 美元。输入端差 12.5 倍，输出端差 21 倍。
差价的对价写在条款里——用贡献者版，你的输入和输出会被 Meta 拿去改进产品。这条路径从 1.2 就在跑，1.3 只是延续。对个人开发者和小团队，一毛钱的输入价格约等于免费；对有代码保密要求的公司，这一档基本用不上，只能走 1.25 美元的标准价，而那个价格放在同代模型里并不算便宜。所谓”低到难以计量”，说的是前面那档。
编程领先，智能体落后
Artificial Analysis 的智能指数上，Muse Spark 1.3（xhigh 模式）61 分，和 GPT-5.6 Sol（max）、Grok 4.6（high）打平，Claude Opus 5（max）63 分仍在前面。
把距离拉开的是智能体项目。GDPVal-AA v2 上 Muse 1.3 是 1754，Claude Opus 5 是 1824；OSWorld 2.0 是 66.9 对 68.3；AutomationBench 49.4 对 50.3。三项全输，差得都不多，但方向一致。扎克伯格在财报电话会上反复讲的”7×24 替你干活的个人智能体”，按这组数字看还差着一段路。
两只靴子没落地
更高的推理模式要等安全测试跑完才放出，开放权重版本也在计划里，时间都没给。1.3 这一版在对抗输入和提示注入上做了加固，上一代开放权重模型被薅去做各种改造之后，这块的优先级往上走是可以预料的。
粗算一笔账：贡献者版定价若长期维持，一个每天吃掉 500 万输入 token 的编码 Agent，月成本大约 15 美元。这个数字没有技术含量，却决定了有多少人愿意把 Muse Spark 装进日常工作流。而这些人写的代码，正是下一版的训练原料。
参考来源：Meta 模型 API 定价页、Artificial Analysis 指数、CocoLoop、OpenRouter 模型页；两档 API 单价与 DeepSWE、MRCR、Terminal-Bench 各项跑分口径逐条核对。