Source: https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-open/ Canonical: https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-open/ Language: pl # Meta: Muse Spark Open [Markdown](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-open/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-open/facts.json) ## [Meta: Muse Spark Open](https://ailoot.ai/models/pl/meta-muse-spark-open/) `meta/muse-spark-open` MetaTekstWejście 0,0025 USD / 1KWyjście 0,0085 USD / 1K Model Meta z otwartymi wagami do programowania, wieloetapowego rozumowania i pracy z obszernym kontekstem tekstowym. ### Model Meta do tworzenia oprogramowania i długich zadań Muse Spark Open to wersja Muse Spark z opublikowanymi wagami, ukierunkowana na programowanie i agentowe procesy pracy. Meta wyróżnia zadania, w których trzeba zachować cel przez kilka kroków: zrozumieć projekt, zaplanować zmianę, przygotować kod i uzgodnić wynik z początkowymi wymaganiami. W Ailoot model przyjmuje wiadomości tekstowe i zwraca tekst. Według Meta Muse Spark Open ma łącznie 816 mld parametrów i 42 mld aktywnych parametrów na token. Wielkości te opisują budowę modelu: rozmiar całkowity i część wykorzystywaną przy przetwarzaniu tokenu. Sama publikacja wag nie oznacza, że użytkownik musi je pobierać lub organizować lokalne uruchomienie do pracy w Ailoot. ### Praca z kodem i wymaganiami W zapytaniu tekstowym można przekazać zadanie, fragmenty źródeł, informacje o środowisku i oczekiwane zachowanie. Przy analizie błędu warto dołączyć rzeczywisty komunikat, minimalny przykład i ograniczenia dotyczące zmiany. Model może przygotować wyjaśnienie, propozycję poprawki i sposoby sprawdzenia; wykonanie kodu i weryfikacja wyniku pozostają osobnymi działaniami procesu pracy. Przy projektowaniu zmiany określ kolejność wyniku: najpierw wskazanie dotkniętych części, potem opis rozwiązania i dopiero później kod. Przy przeglądzie dołącz wymagania wraz ze zmienionym fragmentem, aby dyskusja opierała się na zachowaniu systemu, a nie tylko stylu pisania. Te sposoby pracy odpowiadają deklarowanemu kierunkowi modelu — programowaniu i wieloetapowemu rozwiązywaniu zadań. ### Kontekst w Ailoot Dla Muse Spark Open podano kontekst 1 048 576 tokenów. Można w nim umieszczać obszerne materiały tekstowe i historię zadania. Duże okno jest wygodne przy wspólnym rozpatrywaniu wymagań, dokumentacji i kilku powiązanych modułów; nazwy plików i granice fragmentów warto jednak zachować wprost, aby można było odwoływać się do nich w odpowiedzi. Bazowy model Muse Spark Open jest multimodalny, ale aktualne metody Ailoot dla tej karty pracują z tekstem. Opis ten nie deklaruje analizy załączonych obrazów, dźwięku lub wideo ani sterowania programami. Demonstracje agentowe Meta pokazują model w osobnym środowisku z narzędziami; sama odpowiedź tekstowa nie potwierdza wykonania zmiany w aplikacji lub repozytorium. ### Dostępne przez Ailoot API Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,0025 USD */ 1K* Wyjście 0,0085 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0003 USD */ 1K* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,0025 USD */ 1K* Wyjście 0,0085 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0003 USD */ 1K* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,0025 USD */ 1K* Wyjście 0,0085 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0003 USD */ 1K* Wejście `text` Wyjście `text` Kontekst Nie określono w katalogu Maks. odpowiedź Nie określono w katalogu Wejście 0,0025 USD */ 1K* Wyjście 0,0085 USD */ 1K* Odczyt cache 0,0003 USD */ 1K* `meta/muse-spark-open` · JSON ``` {"about":"### Model Meta do tworzenia oprogramowania i długich zadań\n\nMuse Spark Open to wersja Muse Spark z opublikowanymi wagami, ukierunkowana na programowanie i agentowe procesy pracy. Meta wyróżnia zadania, w których trzeba zachować cel przez kilka kroków: zrozumieć projekt, zaplanować zmianę, przygotować kod i uzgodnić wynik z początkowymi wymaganiami. W Ailoot model przyjmuje wiadomości tekstowe i zwraca tekst.\n\nWedług Meta Muse Spark Open ma łącznie 816 mld parametrów i 42 mld aktywnych parametrów na token. Wielkości te opisują budowę modelu: rozmiar całkowity i część wykorzystywaną przy przetwarzaniu tokenu. Sama publikacja wag nie oznacza, że użytkownik musi je pobierać lub organizować lokalne uruchomienie do pracy w Ailoot.\n\n### Praca z kodem i wymaganiami\n\nW zapytaniu tekstowym można przekazać zadanie, fragmenty źródeł, informacje o środowisku i oczekiwane zachowanie. Przy analizie błędu warto dołączyć rzeczywisty komunikat, minimalny przykład i ograniczenia dotyczące zmiany. Model może przygotować wyjaśnienie, propozycję poprawki i sposoby sprawdzenia; wykonanie kodu i weryfikacja wyniku pozostają osobnymi działaniami procesu pracy.\n\nPrzy projektowaniu zmiany określ kolejność wyniku: najpierw wskazanie dotkniętych części, potem opis rozwiązania i dopiero później kod. Przy przeglądzie dołącz wymagania wraz ze zmienionym fragmentem, aby dyskusja opierała się na zachowaniu systemu, a nie tylko stylu pisania. Te sposoby pracy odpowiadają deklarowanemu kierunkowi modelu — programowaniu i wieloetapowemu rozwiązywaniu zadań.\n\n### Kontekst w Ailoot\n\nDla Muse Spark Open podano kontekst 1 048 576 tokenów. Można w nim umieszczać obszerne materiały tekstowe i historię zadania. Duże okno jest wygodne przy wspólnym rozpatrywaniu wymagań, dokumentacji i kilku powiązanych modułów; nazwy plików i granice fragmentów warto jednak zachować wprost, aby można było odwoływać się do nich w odpowiedzi.\n\nBazowy model Muse Spark Open jest multimodalny, ale aktualne metody Ailoot dla tej karty pracują z tekstem. Opis ten nie deklaruje analizy załączonych obrazów, dźwięku lub wideo ani sterowania programami. Demonstracje agentowe Meta pokazują model w osobnym środowisku z narzędziami; sama odpowiedź tekstowa nie potwierdza wykonania zmiany w aplikacji lub repozytorium.","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":"Model Meta z otwartymi wagami do programowania, wieloetapowego rozumowania i pracy z obszernym kontekstem tekstowym."} ``` ## Pytania Jak wybrać model do swojego zadania? Najpierw określ potrzebne dane wejściowe i wyjściowe: tekst, obrazy, dźwięk lub wideo. Następnie porównaj zgodne metody API, dokładny ID modelu lub aktualny model docelowy aliasu, cenę i jednostkę rozliczeniową. GET /v1/models jest bezpłatne i zwraca listę modeli dostępnych dla Twojego klucza. Czy każdy model obsługuje wszystkie metody API i typy mediów? Korzystaj z metod API i typów danych wejściowych i wyjściowych podanych na karcie modelu. Obsługa tekstu, obrazów, dźwięku lub wideo zależy od wybranego modelu i metody; przed wysłaniem danych sprawdź odpowiedni przykład żądania. Czym różni się ID modelu od aliasu? Dokładny ID modelu wskazuje konkretny model. Alias wskazuje model, a jego model docelowy może się zmienić. Sprawdź w katalogu aktualny model docelowy aliasu; użyj dokładnego ID, jeśli Twoja integracja wymaga konkretnego modelu. Jak porównać ceny przed wysłaniem żądania? Sprawdź na karcie modelu cenę i jednostkę rozliczeniową wybranej metody API. Porównuj tę samą jednostkę i ten sam typ danych wejściowych i wyjściowych; historia żądań pokazuje rzeczywiste użycie i naliczoną kwotę. Co daje subskrypcja? Rabat na zakup tokenów do regularnej pracy. Wybierz plan według liczby żądań; warunki i koszt subskrypcji są widoczne przy zamawianiu. Jak użyć kodu z rabatem do 50%? Wpisz kod promocyjny przy zakupie tokenów. Kwota jest przeliczana według promocji; wysokość rabatu widzisz przed zapłatą. ## Ailoot · Firma i jej portfel projektów Ailoot opiera się na zgromadzonym doświadczeniu operacyjnym, szerokiej bazie klientów, stabilnej usłudze i stałej kontroli KPI. Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach. Ailoot wykorzystuje to doświadczenie operacyjne, zapewniając dostęp przez API do funkcji AI w produktach klientów, agentach, aplikacjach i automatyzacjach.