Meta发布Muse Spark 1.1！支持100万token上下文，强化AI智能体协作与开发能力

Meta于7月9日正式发布适用于AI智能体的多模态推理模型Muse Spark 1.1版本，重点强化智能体任务的规划、协同与执行能力，同时升级工具调用、代码开发及应用操作性能。

Muse Spark 1.1优化了多智能体协作机制，由主智能体负责信息收集与计划制定，将复杂任务拆分后分配给子智能体并行推进，以此压缩项目处理时长。该模型支持最高100万token的上下文长度，可在长时间工作流程中留存关键信息，调用早期阶段内容。

在应用操作层面，模型可跨多个应用完成长流程任务，能根据场景自主选择直接界面操作、编写自动化脚本或批量执行步骤，减少人工介入、提升效率。代码开发领域，新版本可完成复杂程序错误诊断修复、新功能开发及大规模代码迁移，还能提前规划开发步骤、拆解子任务，在长期开发过程中维持上下文连贯性。Meta表示，公司内部开发及研究人员已每日使用Muse Spark 1.1辅助软件开发与模型评测。

中信建投发布研报指出，OpenAI、Meta等海外模型持续强化Agent、Coding等能力，模型竞争正从能力验证转向高频场景落地，推理侧算力消耗、基础设施投入与AI应用商业化有望形成共振，A股计算机中报预告与海外模型迭代共同验证AI产业链景气度延续。

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