מודלים

Meta: Muse Spark Open

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark Open

meta/muse-spark-open
Metaטקסטקלט ⁦‏0.0025 ‏$⁩ / 1Kפלט ⁦‏0.0085 ‏$⁩ / 1K

מודל של Meta עם משקולות פתוחות לתכנות, להסקה מרובת שלבים ולעבודה עם הקשר טקסטואלי נרחב.

מודל של Meta לפיתוח ולמשימות ארוכות

Muse Spark Open הוא גרסה של Muse Spark עם משקולות שפורסמו, המכוונת לתכנות ולתהליכי עבודה של סוכנים. Meta מדגישה משימות שבהן צריך לשמור על מטרה לאורך כמה שלבים: להבין פרויקט, לתכנן שינוי, להכין קוד ולהתאים את התוצאה לדרישות המקוריות. ב־Ailoot המודל מקבל הודעות טקסט ומחזיר טקסט.

לפי Meta, ל־Muse Spark Open יש 816 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־42 מיליארד פרמטרים פעילים לטוקן. הערכים האלה מתארים את מבנה המודל: גודלו הכולל והחלק המשמש בעיבוד טוקן. עצם פרסום המשקולות אינו אומר שהמשתמש צריך להוריד אותן או לארגן הרצה מקומית כדי לעבוד ב־Ailoot.

עבודה עם קוד ודרישות

בבקשת טקסט אפשר להעביר תיאור משימה, קטעי מקור, מידע על הסביבה והתנהגות צפויה. בניתוח שגיאה כדאי לצרף את ההודעה בפועל, דוגמה מינימלית ומגבלות על השינוי. המודל יכול להכין הסבר, חלופת תיקון והצעות לבדיקה; הרצת הקוד ובדיקת התוצאה נשארות פעולות נפרדות בתהליך העבודה.

בתכנון שינוי הגדירו סדר לתוצאה: תחילה לזהות את החלקים המושפעים, אחר כך לתאר את הפתרון ורק אז להציג קוד. לסקירה צרפו דרישות יחד עם הקטע שהשתנה, כדי שהדיון יתבסס על התנהגות המערכת ולא רק על סגנון הכתיבה. שיטות העבודה האלה תואמות את הכיוון המוצהר של המודל: תכנות ופתרון משימות בכמה שלבים.

הקשר ב־Ailoot

ל־Muse Spark Open מצוין הקשר של ⁦1 048 576⁩ טוקנים. אפשר לכלול בו חומרי טקסט נרחבים והיסטוריית משימה. חלון גדול נוח לבחינה משותפת של דרישות, תיעוד וכמה מודולים קשורים; עם זאת, כדאי לשמור במפורש שמות קבצים וגבולות מקטעים כדי שאפשר יהיה להפנות אליהם בתשובה.

מודל הבסיס Muse Spark Open הוא רב־אופני, אולם מתודות Ailoot הנוכחיות בכרטיס הזה עובדות עם טקסט. התיאור הזה אינו מצהיר על ניתוח תמונות, שמע או וידאו מצורפים או על שליטה בתוכנות. הדגמות הסוכנים של Meta מציגות את המודל בסביבה נפרדת עם כלים; תשובת טקסט כשלעצמה אינה מאשרת שבוצע שינוי ביישום או במאגר קוד.

זמין דרך Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.0025 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.0085 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0003 ‏$⁩ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.0025 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.0085 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0003 ‏$⁩ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.0025 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.0085 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0003 ‏$⁩ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/meta/muse-spark-open:generateContent
סוגי קלט
text
סוגי פלט
text
הקשר
לא מצוין בקטלוג
אורך תשובה מרבי
לא מצוין בקטלוג
קלט
⁦‏0.0025 ‏$⁩ / 1K
פלט
⁦‏0.0085 ‏$⁩ / 1K
קריאה מהמטמון
⁦‏0.0003 ‏$⁩ / 1K
meta/muse-spark-open · JSON
{"about":"### מודל של Meta לפיתוח ולמשימות ארוכות\n\nMuse Spark Open הוא גרסה של Muse Spark עם משקולות שפורסמו, המכוונת לתכנות ולתהליכי עבודה של סוכנים. Meta מדגישה משימות שבהן צריך לשמור על מטרה לאורך כמה שלבים: להבין פרויקט, לתכנן שינוי, להכין קוד ולהתאים את התוצאה לדרישות המקוריות. ב־Ailoot המודל מקבל הודעות טקסט ומחזיר טקסט.\n\nלפי Meta, ל־Muse Spark Open יש 816 מיליארד פרמטרים בסך הכול ו־42 מיליארד פרמטרים פעילים לטוקן. הערכים האלה מתארים את מבנה המודל: גודלו הכולל והחלק המשמש בעיבוד טוקן. עצם פרסום המשקולות אינו אומר שהמשתמש צריך להוריד אותן או לארגן הרצה מקומית כדי לעבוד ב־Ailoot.\n\n### עבודה עם קוד ודרישות\n\nבבקשת טקסט אפשר להעביר תיאור משימה, קטעי מקור, מידע על הסביבה והתנהגות צפויה. בניתוח שגיאה כדאי לצרף את ההודעה בפועל, דוגמה מינימלית ומגבלות על השינוי. המודל יכול להכין הסבר, חלופת תיקון והצעות לבדיקה; הרצת הקוד ובדיקת התוצאה נשארות פעולות נפרדות בתהליך העבודה.\n\nבתכנון שינוי הגדירו סדר לתוצאה: תחילה לזהות את החלקים המושפעים, אחר כך לתאר את הפתרון ורק אז להציג קוד. לסקירה צרפו דרישות יחד עם הקטע שהשתנה, כדי שהדיון יתבסס על התנהגות המערכת ולא רק על סגנון הכתיבה. שיטות העבודה האלה תואמות את הכיוון המוצהר של המודל: תכנות ופתרון משימות בכמה שלבים.\n\n### הקשר ב־Ailoot\n\nל־Muse Spark Open מצוין הקשר של 1 048 576 טוקנים. אפשר לכלול בו חומרי טקסט נרחבים והיסטוריית משימה. חלון גדול נוח לבחינה משותפת של דרישות, תיעוד וכמה מודולים קשורים; עם זאת, כדאי לשמור במפורש שמות קבצים וגבולות מקטעים כדי שאפשר יהיה להפנות אליהם בתשובה.\n\nמודל הבסיס Muse Spark Open הוא רב־אופני, אולם מתודות Ailoot הנוכחיות בכרטיס הזה עובדות עם טקסט. התיאור הזה אינו מצהיר על ניתוח תמונות, שמע או וידאו מצורפים או על שליטה בתוכנות. הדגמות הסוכנים של Meta מציגות את המודל בסביבה נפרדת עם כלים; תשובת טקסט כשלעצמה אינה מאשרת שבוצע שינוי ביישום או במאגר קוד.","alias_of":null,"aliases":[],"author":"Meta","canonical_model":"meta/muse-spark-open","ctx":null,"formats":["chat","gemini","messages","responses"],"id":"meta/muse-spark-open","input":["text"],"kind":"text","max_out":null,"methods":[{"cache_read":0.3,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"anthropic","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"messages","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.5,"input":["text"],"label":"Anthropic Messages","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":8.5,"output":["text"],"path":"/v1/messages","request_model_id":"meta/muse-spark-open","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.3,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"responses","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Responses","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":8.5,"output":["text"],"path":"/v1/responses","request_model_id":"meta/muse-spark-open","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.3,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"openai","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"chat","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.5,"input":["text"],"label":"OpenAI Chat","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":8.5,"output":["text"],"path":"/v1/chat/completions","request_model_id":"meta/muse-spark-open","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]},{"cache_read":0.3,"cache_write":null,"cache_write_1h":null,"cache_write_5m":null,"conditional_meter":null,"ctx":null,"family":"gemini","fast_multiplier":1,"flex_multiplier":1,"fmt":"gemini","http":"POST","img_in":null,"img_out":null,"in":2.5,"input":["text"],"label":"Gemini generateContent","max_out":null,"max_tool_calls":null,"out":8.5,"output":["text"],"path":"/v1beta/models/meta/muse-spark-open:generateContent","request_model_id":"meta/muse-spark-open","route_label":"Ultra","status_reads":[],"tiers":[],"tool_prices":null,"unit":"token","units":[]}],"model_aliases":[{"canonical_model_id":"meta/muse-spark-open","request_model_id":"meta/muse-spark-open","route_label":"Ultra"}],"name":"Meta: Muse Spark Open","price":{"in":2.5,"in_label":null,"out":8.5,"out_label":null,"sort_in":2.5,"sort_out":8.5,"varies":false},"public_id":"meta/muse-spark-open","short":"מודל של Meta עם משקולות פתוחות לתכנות, להסקה מרובת שלבים ולעבודה עם הקשר טקסטואלי נרחב."}

שאלות

איך בוחרים מודל למשימה?

תחילה הגדירו את הקלט והפלט הנדרשים: טקסט, תמונה, אודיו או וידאו. לאחר מכן השוו בין שיטות API תואמות, ה-ID המדויק של המודל או המודל שאליו הכינוי מצביע כרגע, המחיר ויחידת החיוב. הבקשה GET /v1/models חינמית ומציגה את המודלים הזמינים למפתח שלכם.

האם כל מודל תומך בכל שיטות ה-API וסוגי המדיה?

השתמשו בשיטות ה-API ובסוגי הקלט והפלט המופיעים בכרטיס המודל. התמיכה בטקסט, בתמונות, באודיו או בווידאו תלויה במודל ובשיטה שנבחרו; בדקו את דוגמת הבקשה שלהם לפני שליחת הנתונים שלכם.

מה ההבדל בין ID של מודל לבין כינוי?

ID מדויק של מודל מזהה מודל מסוים. כינוי מצביע על מודל, והמודל שאליו הוא מצביע עשוי להשתנות. בדקו בקטלוג לאיזה מודל הכינוי מצביע כרגע; השתמשו ב-ID המדויק כאשר האינטגרציה שלכם זקוקה למודל מסוים.

איך משווים מחירים לפני שליחת בקשה?

בדקו בכרטיס המודל את המחיר ואת יחידת החיוב של שיטת ה-API שנבחרה. השוו לפי אותה יחידה ואותם סוגי קלט ופלט; היסטוריית הבקשות מציגה את השימוש בפועל ואת הסכום שחויב.

מה המנוי נותן?

הנחה לרכישת אסימונים לעבודה קבועה. בחרו מסלול לפי היקף הבקשות שלכם; התנאים ועלות המנוי מוצגים ברכישה.

איך משתמשים בקוד הנחה עד 50%?

הזינו קוד בזמן רכישת אסימונים. הסכום הסופי מחושב מחדש לפי תנאי המבצע וגובה ההנחה מוצג לפני תשלום.