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Meta发布多模态推理模型Muse Spark 1.1，强化AI智能体任务能力

来源：互联网 2026-08-02 12:34:10

Meta发布MuseSpark1.1，专为AI智能体打造，强化多智能体协作与任务规划能力，支持百万token上下文，可执行代码开发、应用操作等长流程任务。安全评估通过，但部分性能仍落后于GPT-5.5和ClaudeOpus4.8。现已在MetaAIApp及API预览版上线。

Meta发布Muse Spark 1.1：AI智能体能力全面升级

7月9日，Meta正式推出Muse Spark 1.1版本。该版本专为AI智能体打造，核心亮点在于规划、协同与执行能力的全面升级，并对工具调用、代码开发、应用操作等场景进行了针对性强化。

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多智能体协作机制强化，上下文长度达100万token

本次升级最值得关注的是多智能体协作机制的强化。简单来说，由一个主智能体负责统筹全局——收集信息、制定计划，然后将任务拆解分配给多个子智能体并行执行。这样一来，复杂项目的处理时间可明显缩短。同时，模型支持高达100万token的上下文长度，这意味着在长时间工作流程中，它能牢牢记住关键信息，甚至可回头调用早期阶段的内容。

应用操作与代码开发能力显著提升

在应用操作层面，Muse Spark 1.1表现亮眼。它能在多个应用之间持续执行长流程任务，并根据实际场景自主判断——是直接点击界面操作，还是编写脚本自动化，又或者一次性完成多个步骤，目的只有一个：减少人工干预，提升执行效率。

Meta发布多模态推理模型Muse Spark 1.1，强化AI智能体任务能力

代码开发方面，新版本能诊断并修复复杂程序错误，开发新功能，甚至执行大规模代码迁移任务。更重要的是，模型会提前规划开发步骤、拆分子任务，并在长时间开发过程中保留重要上下文。Meta内部已有不少开发人员和研究人员在日常工作中使用它辅助软件开发和模型评测。

安全评估与风险控制：已完成部署前评估

安全方面，Meta没有含糊。Muse Spark 1.1已按照内部安全框架《Advanced AI Scaling Framework》完成部署前评估，在化学与生物安全、网络安全以及失控风险等前沿领域均维持在安全范围内。同时，新版本对提示词注入、越狱攻击等常见攻击方式具备更强抵抗力，模型幻觉和迎合用户倾向的问题也有所改善。