Source: https://ailoot.ai/models/ru/meta-muse-spark-open/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/meta-muse-spark-open/ Language: ru # Meta: Muse Spark Open [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/meta-muse-spark-open/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/meta-muse-spark-open/facts.json) ## [Meta: Muse Spark Open](https://ailoot.ai/models/ru/meta-muse-spark-open/) `meta/muse-spark-open` MetaТекстВход 0,0025 $ / 1KВыход 0,0085 $ / 1K Открытая по весам модель Meta для программирования, многошагового рассуждения и работы с объёмным текстовым контекстом. ### Модель Meta для разработки и длинных задач Muse Spark Open — версия Muse Spark с опубликованными весами, ориентированная на программирование и агентные рабочие процессы. Meta выделяет задачи, в которых нужно удерживать цель на протяжении нескольких шагов: разобраться в проекте, спланировать изменение, подготовить код и согласовать результат с исходными требованиями. В Ailoot модель принимает текстовые сообщения и возвращает текст. По данным Meta, у Muse Spark Open 816 млрд параметров всего и 42 млрд активных параметров на токен. Эти величины описывают устройство модели: общий размер и используемую при обработке токена часть. Само наличие опубликованных весов не означает, что пользователь должен загружать их или организовывать локальный запуск для работы в Ailoot. ### Работа с кодом и требованиями В текстовом запросе можно передать постановку задачи, фрагменты исходников, сведения об окружении и ожидаемое поведение. Для разбора ошибки полезно приложить фактическое сообщение, минимальный пример и ограничения на изменение. Модель может подготовить объяснение, вариант исправления и предложения по проверке; выполнение кода и проверка результата остаются отдельными действиями рабочего процесса. При проектировании изменения задайте последовательность результата: сначала назвать затронутые части, затем описать решение и только после этого представить код. Для ревью приложите требования вместе с изменённым фрагментом, чтобы обсуждение опиралось на поведение системы, а не только на стиль написания. Эти способы работы соответствуют заявленному направлению модели — программированию и многошаговому решению задач. ### Контекст в Ailoot Для Muse Spark Open указан контекст 1 048 576 токенов. В нём можно размещать объёмные текстовые материалы и историю задачи. Большое окно удобно для совместного рассмотрения требований, документации и нескольких связанных модулей; при этом названия файлов и границы фрагментов стоит сохранять явно, чтобы на них можно было ссылаться в ответе. Базовая модель Muse Spark Open мультимодальна, однако текущие методы Ailoot для этой карточки работают с текстом. Анализ вложенных изображений, аудио или видео и управление программами этим описанием не заявлены. Агентные демонстрации Meta показывают модель внутри отдельной среды с инструментами; текстовый ответ сам по себе не подтверждает выполненное изменение в приложении или репозитории. ### Доступно в Ailoot API Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0025 $ */ 1K* Выход 0,0085 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0003 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0025 $ */ 1K* Выход 0,0085 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0003 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0025 $ */ 1K* Выход 0,0085 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0003 $ */ 1K* Входные данные `text` Результат `text` Контекст В каталоге не указано Макс. ответ В каталоге не указано Вход 0,0025 $ */ 1K* Выход 0,0085 $ */ 1K* Чтение кэша 0,0003 $ */ 1K* `meta/muse-spark-open` · JSON ``` {"about":"### Модель Meta для разработки и длинных задач\n\nMuse Spark Open — версия Muse Spark с опубликованными весами, ориентированная на программирование и агентные рабочие процессы. Meta выделяет задачи, в которых нужно удерживать цель на протяжении нескольких шагов: разобраться в проекте, спланировать изменение, подготовить код и согласовать результат с исходными требованиями. В Ailoot модель принимает текстовые сообщения и возвращает текст.\n\nПо данным Meta, у Muse Spark Open 816 млрд параметров всего и 42 млрд активных параметров на токен. Эти величины описывают устройство модели: общий размер и используемую при обработке токена часть. Само наличие опубликованных весов не означает, что пользователь должен загружать их или организовывать локальный запуск для работы в Ailoot.\n\n### Работа с кодом и требованиями\n\nВ текстовом запросе можно передать постановку задачи, фрагменты исходников, сведения об окружении и ожидаемое поведение. Для разбора ошибки полезно приложить фактическое сообщение, минимальный пример и ограничения на изменение. Модель может подготовить объяснение, вариант исправления и предложения по проверке; выполнение кода и проверка результата остаются отдельными действиями рабочего процесса.\n\nПри проектировании изменения задайте последовательность результата: сначала назвать затронутые части, затем описать решение и только после этого представить код. Для ревью приложите требования вместе с изменённым фрагментом, чтобы обсуждение опиралось на поведение системы, а не только на стиль написания. Эти способы работы соответствуют заявленному направлению модели — программированию и многошаговому решению задач.\n\n### Контекст в Ailoot\n\nДля Muse Spark Open указан контекст 1 048 576 токенов. В нём можно размещать объёмные текстовые материалы и историю задачи. Большое окно удобно для совместного рассмотрения требований, документации и нескольких связанных модулей; при этом названия файлов и границы фрагментов стоит сохранять явно, чтобы на них можно было ссылаться в ответе.\n\nБазовая модель Muse Spark Open мультимодальна, однако текущие методы Ailoot для этой карточки работают с текстом. Анализ вложенных изображений, аудио или видео и управление программами этим описанием не заявлены. Агентные демонстрации Meta показывают модель внутри отдельной среды с инструментами; текстовый ответ сам по себе не подтверждает выполненное изменение в приложении или репозитории.","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":"Открытая по весам модель Meta для программирования, многошагового рассуждения и работы с объёмным текстовым контекстом."} ``` ## Вопросы Как выбрать модель для своей задачи? Сначала определите нужные вход и выход: текст, изображение, аудио или видео. Затем сравните совместимые API-методы, точный ID модели или текущую цель alias, цену и единицу расчёта. Бесплатный GET /v1/models показывает модели, доступные вашему ключу. Каждая ли модель поддерживает все API-методы и типы медиа? Используйте API-методы и типы входа и выхода, указанные в карточке модели. Поддержка текста, изображений, аудио или видео зависит от выбранных модели и метода; перед отправкой данных проверьте их пример запроса. Чем точный ID модели отличается от alias? Точный ID обозначает конкретную модель. Alias указывает на модель, и его цель может меняться. Проверьте текущую цель alias в каталоге; используйте точный ID, когда интеграции нужна конкретная модель. Как сравнить цены до отправки запроса? Проверьте в карточке модели цену и единицу расчёта для выбранного API-метода. Сравнивайте одинаковые единицы и типы входа и выхода; история запросов показывает фактическое использование и списанную сумму. Что даёт подписка? Скидку на покупку токенов для регулярной работы. Выберите тариф по своему объёму запросов; условия и стоимость подписки показаны при оформлении. Как применить промокод на скидку до 50%? Введите промокод при покупке токенов. Итоговая сумма пересчитывается по условиям акции; размер скидки виден до оплаты. ## Ailoot · Компания и портфель её проектов Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI. Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно. Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.