Meta 推出 Muse Spark 1.1：支持 100 万上下文与电脑操作

如果你的 AI 助手在电脑上帮你干活，每次遇到按钮都要傻傻停下来看一眼屏幕再点一下，你大概早就失去耐心了。

Meta 旗下的超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）推出了多模态推理模型 Muse Spark 1.1。这是 4 月发布的首代 Spark 的大版本升级，主打 Agent 任务、编程与电脑操控能力，上下文窗口直接拉到了 100 万 token。

伴随模型发布的，还有 Meta Model API 的公开预览版。普通用户现在已经在 Meta AI 应用和 meta.ai 的思考模式（Thinking mode）里用上它，扎克伯格甚至为此打破了三年沉默，在 X 平台上发了 2023 年改名以来的第一条帖子。

既能写脚本，又能组团当包工头

比起单纯打榜，Muse Spark 1.1 的升级全都在冲着真实工作流去。

在电脑操控（Computer Use）上，它不再像老旧方案那样机械地一步一截屏。Meta 给它训练了一套混合策略：发现写脚本更快就直接后台跑脚本，界面直接交互更简单就去模拟点击，而且每一步都能批量生成动作。

现场演示的一个典型场景是二手交易：用户只要随手拍一段手机视频，模型自己从视频里抽关键照片、分析商品规格，然后打开浏览器去 Facebook Marketplace 替你把商品挂牌上架。

面对更复杂的项目，它开始扮演「包工头」的角色。主 Agent 负责整理上下文并制定计划，把具体任务分发给平行的子 Agent 去做；子 Agent 遇到阻碍则会向上反馈，以此压缩端到端的等待时间。

它还支持零样本接入 MCP 服务器和自定义工具，并且在 100 万 token 的超长上下文里学会了自己做笔记与压缩，只保留关键步骤以防爆显存。

在编程方面，Replit 和 Cline 等工具团队已经接入了早期测试。演示中，它在 OpenCode 环境里一边写聊天网页，一边自动截屏比对前端视觉 Bug，再回溯到代码里修复。

价格直接咬住竞争对手

技术之外，Meta 这次亮出的是一把价格杀手锏。

据路透社报道，Meta Model API 的定价定在每百万输入 token 1.25 美元、输出 token 4.25 美元。这个价位咬得很紧，略高于 Anthropic 的 Claude Haiku 4.5 和 OpenAI 当天同步放出的 GPT-5.6 Luna。

Replit 首席执行官 Amjad Masad 评价它把百万上下文、多模态、工具调用和标准兼容塞进了一个包里；Cline 首席执行官 Saoud Rizwan 则直言，只有成本足够低，大家才敢在真实的大型代码库里放开跑 Agent。

为什么重要

我们认为，Muse Spark 1.1 代表了开源大厂向全托管 Agent 基础设施迈出的关键一步。

对开发者和独立团队来说，它最大的价值在于门槛降低。以前要想搭建一个能看屏幕、能调工具、还能带小弟干活的 Agent 系统，光是多模型拼接和上下文调优就能劝退大半团队；现在只要走标准 API，用 Haiku 级别的价格就能调用具备百万上下文推理的底座，完全值得开发者立刻在非核心业务上测试自动化工作流。

从行业竞争来看，这一步走得相当聪明。OpenAI 和 Anthropic 之前在电脑操作和长程编程 Agent 上建立了先发优势，Meta 靠更灵活的脚本混合执行和激进的 API 定价硬生生挤了进来。

但隐患同样明显。让模型自主判断何时写脚本、何时直接操作桌面，极其考验安全边界与环境隔离。尽管 Meta 声明其符合内部安全框架，但在真实企业的脏数据和复杂权限面前，一旦 Agent 出现逻辑漂移，执行破坏性系统脚本的风险依然需要打上问号。