Source: https://ailoot.ai/models/kk/meta-muse-spark-open/ Canonical: https://ailoot.ai/models/kk/meta-muse-spark-open/ Language: kk # Meta: Muse Spark Open [Markdown](https://ailoot.ai/models/kk/meta-muse-spark-open/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/kk/meta-muse-spark-open/facts.json) ## [Meta: Muse Spark Open](https://ailoot.ai/models/kk/meta-muse-spark-open/) `meta/muse-spark-open` MetaМәтінКіріс 0,0025 $ / 1KШығыс 0,0085 $ / 1K Бағдарламалауға, көпқадамды пайымдауға және көлемді мәтіндік контекспен жұмысқа арналған салмақтары ашық Meta моделі. ### Әзірлеу мен ұзақ міндеттерге арналған Meta моделі Muse Spark Open — салмақтары жарияланған, бағдарламалауға және агенттік жұмыс үдерістеріне бағытталған Muse Spark нұсқасы. Meta бірнеше қадам бойы мақсатты сақтау қажет міндеттерді атайды: жобаны түсіну, өзгерісті жоспарлау, код дайындау және нәтижені бастапқы талаптармен сәйкестендіру. Ailoot-та модель мәтіндік хабарламалар қабылдап, мәтін қайтарады. Meta мәліметі бойынша, Muse Spark Open-да барлығы 816 млрд параметр және бір токенге 42 млрд белсенді параметр бар. Бұл шамалар модельдің құрылымын: жалпы көлемін және токенді өңдеуде қолданылатын бөлігін сипаттайды. Салмақтардың жариялануы Ailoot-та жұмыс істеу үшін пайдаланушы оларды жүктеп не жергілікті іске қосуды ұйымдастыруы керек дегенді білдірмейді. ### Кодпен және талаптармен жұмыс Мәтіндік сұрауға міндет сипаттамасын, бастапқы код үзінділерін, орта туралы мәліметтерді және күтілетін әрекетті қосуға болады. Қатені талдау үшін нақты хабарламаны, ең шағын мысалды және өзгеріс шектеулерін берген пайдалы. Модель түсіндірме, түзету нұсқасы және тексеру ұсыныстарын дайындай алады; кодты орындау мен нәтижені тексеру жұмыс үдерісінің бөлек әрекеттері болып қалады. Өзгерісті жобалағанда нәтиже ретін беріңіз: алдымен әсер ететін бөліктерді атау, кейін шешімді сипаттау, тек содан соң код ұсыну. Шолу үшін талаптарды өзгерген үзіндімен бірге қосыңыз, сонда талқылау тек жазу стиліне емес, жүйе әрекетіне сүйенеді. Бұл тәсілдер модельдің жарияланған бағытына — бағдарламалау мен көпқадамды міндет шешуге сай келеді. ### Ailoot-тағы контекст Muse Spark Open үшін 1 048 576 токендік контекст көрсетілген. Оған көлемді мәтіндік материалдар мен міндет тарихын енгізуге болады. Үлкен терезе талаптарды, құжаттаманы және бірнеше байланысты модульді бірге қарауға ыңғайлы; жауапта сілтеу үшін файл атаулары мен үзінді шекараларын анық сақтаған жөн. Негізгі Muse Spark Open моделі мультимодаль, бірақ осы карточканың қазіргі Ailoot әдістері мәтінмен жұмыс істейді. Бұл сипаттама тіркелген кескін, аудио не бейнені талдауды және бағдарламаларды басқаруды мәлімдемейді. Meta агенттік көрсетілімдерінде модель құралдары бар бөлек ортада жұмыс істейді; мәтіндік жауаптың өзі қолданбада не репозиторийде өзгеріс жасалғанын растамайды. ### Ailoot API арқылы қолжетімді Кіріс `text` Шығыс `text` Контекст Каталогта көрсетілмеген Жауаптың ең көп көлемі Каталогта көрсетілмеген Кіріс 0,0025 $ */ 1K* Шығыс 0,0085 $ */ 1K* Кэшті оқу 0,0003 $ */ 1K* Кіріс `text` Шығыс `text` Контекст Каталогта көрсетілмеген Жауаптың ең көп көлемі Каталогта көрсетілмеген Кіріс 0,0025 $ */ 1K* Шығыс 0,0085 $ */ 1K* Кэшті оқу 0,0003 $ */ 1K* Кіріс `text` Шығыс `text` Контекст Каталогта көрсетілмеген Жауаптың ең көп көлемі Каталогта көрсетілмеген Кіріс 0,0025 $ */ 1K* Шығыс 0,0085 $ */ 1K* Кэшті оқу 0,0003 $ */ 1K* Кіріс `text` Шығыс `text` Контекст Каталогта көрсетілмеген Жауаптың ең көп көлемі Каталогта көрсетілмеген Кіріс 0,0025 $ */ 1K* Шығыс 0,0085 $ */ 1K* Кэшті оқу 0,0003 $ */ 1K* `meta/muse-spark-open` · JSON ``` {"about":"### Әзірлеу мен ұзақ міндеттерге арналған Meta моделі\n\nMuse Spark Open — салмақтары жарияланған, бағдарламалауға және агенттік жұмыс үдерістеріне бағытталған Muse Spark нұсқасы. Meta бірнеше қадам бойы мақсатты сақтау қажет міндеттерді атайды: жобаны түсіну, өзгерісті жоспарлау, код дайындау және нәтижені бастапқы талаптармен сәйкестендіру. Ailoot-та модель мәтіндік хабарламалар қабылдап, мәтін қайтарады.\n\nMeta мәліметі бойынша, Muse Spark Open-да барлығы 816 млрд параметр және бір токенге 42 млрд белсенді параметр бар. Бұл шамалар модельдің құрылымын: жалпы көлемін және токенді өңдеуде қолданылатын бөлігін сипаттайды. Салмақтардың жариялануы Ailoot-та жұмыс істеу үшін пайдаланушы оларды жүктеп не жергілікті іске қосуды ұйымдастыруы керек дегенді білдірмейді.\n\n### Кодпен және талаптармен жұмыс\n\nМәтіндік сұрауға міндет сипаттамасын, бастапқы код үзінділерін, орта туралы мәліметтерді және күтілетін әрекетті қосуға болады. Қатені талдау үшін нақты хабарламаны, ең шағын мысалды және өзгеріс шектеулерін берген пайдалы. Модель түсіндірме, түзету нұсқасы және тексеру ұсыныстарын дайындай алады; кодты орындау мен нәтижені тексеру жұмыс үдерісінің бөлек әрекеттері болып қалады.\n\nӨзгерісті жобалағанда нәтиже ретін беріңіз: алдымен әсер ететін бөліктерді атау, кейін шешімді сипаттау, тек содан соң код ұсыну. Шолу үшін талаптарды өзгерген үзіндімен бірге қосыңыз, сонда талқылау тек жазу стиліне емес, жүйе әрекетіне сүйенеді. Бұл тәсілдер модельдің жарияланған бағытына — бағдарламалау мен көпқадамды міндет шешуге сай келеді.\n\n### Ailoot-тағы контекст\n\nMuse Spark Open үшін 1 048 576 токендік контекст көрсетілген. Оған көлемді мәтіндік материалдар мен міндет тарихын енгізуге болады. Үлкен терезе талаптарды, құжаттаманы және бірнеше байланысты модульді бірге қарауға ыңғайлы; жауапта сілтеу үшін файл атаулары мен үзінді шекараларын анық сақтаған жөн.\n\nНегізгі Muse Spark Open моделі мультимодаль, бірақ осы карточканың қазіргі Ailoot әдістері мәтінмен жұмыс істейді. Бұл сипаттама тіркелген кескін, аудио не бейнені талдауды және бағдарламаларды басқаруды мәлімдемейді. Meta агенттік көрсетілімдерінде модель құралдары бар бөлек ортада жұмыс істейді; мәтіндік жауаптың өзі қолданбада не репозиторийде өзгеріс жасалғанын растамайды.","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":"Бағдарламалауға, көпқадамды пайымдауға және көлемді мәтіндік контекспен жұмысқа арналған салмақтары ашық Meta моделі."} ``` ## Сұрақтар Міндетіме сай модельді қалай таңдаймын? Алдымен қажетті кіріс пен шығысты анықтаңыз: мәтін, сурет, аудио немесе видео. Содан кейін үйлесімді API әдістерін, модельдің нақты ID мәнін немесе бүркеншік атау қазір сілтейтін модельді, бағаны және есептеу бірлігін салыстырыңыз. GET /v1/models тегін және кілтіңізге қолжетімді модельдер тізімін береді. Әр модель барлық API әдісін және медиа түрін қолдай ма? Модель карточкасында көрсетілген API әдістері мен кіріс/шығыс деректерінің түрлерін пайдаланыңыз. Мәтін, сурет, аудио немесе видео қолдауы таңдалған модель мен әдіске байланысты; деректеріңізді жібермес бұрын тиісті сұрау мысалын тексеріңіз. Модельдің ID мәні мен бүркеншік атаудың айырмашылығы қандай? Модельдің нақты ID мәні белгілі бір модельді анықтайды. Бүркеншік атау модельге сілтейді және оның нысанасы өзгеруі мүмкін. Каталогтан бүркеншік атаудың қазір қай модельге сілтейтінін тексеріңіз; интеграцияңызға белгілі бір модель қажет болса, нақты ID мәнін пайдаланыңыз. Сұрау жібермес бұрын бағаларды қалай салыстырамын? Таңдалған API әдісінің бағасы мен есептеу бірлігін модель карточкасынан қараңыз. Бірдей бірлік пен кіріс/шығыс деректерінің бірдей түрін салыстырыңыз; сұраулар тарихында нақты пайдалану көлемі мен шегерілген сома көрсетіледі. Жазылым не береді? Тұрақты жұмысқа токен сатып алу жеңілдігін. Сұрау көлеміне сай тариф таңдаңыз; жазылым шарты мен бағасы рәсімдегенде көрсетіледі. 50% дейінгі промокод жеңілдігін қалай қолданамын? Токен сатып алғанда промокод енгізіңіз. Соңғы сома науқан шартымен қайта есептеледі; жеңілдік төлемге дейін көрінеді. ## Ailoot · Компания және оның жобалар портфелі Ailoot жинақталған жұмыс тәжірибесіне, кең клиенттік базаға, тұрақты қызметке және KPI көрсеткіштерін үздіксіз бақылауға сүйенеді. Компания және оның жобалар портфелі: миллиондаған клиент; ай сайынғы сату көлемі миллиардтармен есептеледі. Ailoot осы тәжірибені клиенттердің өнімдерінде, агенттерінде, қолданбаларында және автоматтандыруларында жасанды интеллект мүмкіндіктеріне API арқылы қол жеткізуді қамтамасыз етуге пайдаланады.