modellar

Meta: Muse Spark Open

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark Open

meta/muse-spark-open
MetaMatnKirish 0,0025 US$ / 1KChiqish 0,0085 US$ / 1K

Dasturlash, ko‘p bosqichli mulohaza va katta matnli kontekst bilan ishlash uchun vaznlari ochiq Meta modeli.

Ishlab chiqish va uzun vazifalar uchun Meta modeli

Muse Spark Open — Muse Sparkʼning vaznlari eʼlon qilingan, dasturlash va agentli ish jarayonlariga yo‘naltirilgan versiyasi. Meta bir necha qadam davomida maqsadni saqlash talab etiladigan vazifalarni ajratadi: loyihani tushunish, o‘zgarishni rejalash, kod tayyorlash va natijani boshlang‘ich talablarga moslashtirish. Ailootʼda model matnli xabarlar qabul qilib, matn qaytaradi.

Meta maʼlumotiga ko‘ra, Muse Spark Open jami 816 mlrd parametr va har bir tokenga 42 mlrd faol parametrga ega. Bu miqdorlar model tuzilishini: umumiy hajm va tokenni qayta ishlashda ishlatiladigan qismni tavsiflaydi. Vaznlarning eʼlon qilingani Ailootʼda ishlash uchun foydalanuvchi ularni yuklashi yoki mahalliy ishga tushirishni tashkil qilishi kerakligini anglatmaydi.

Kod va talablar bilan ishlash

Matnli so‘rovda vazifa bayoni, manba kodi parchalari, muhit haqidagi maʼlumot va kutilgan xatti-harakatni berish mumkin. Xatoni tahlil qilish uchun haqiqiy xabar, minimal misol va o‘zgartirish cheklovlarini qo‘shish foydali. Model izoh, tuzatish varianti va tekshirish takliflarini tayyorlay oladi; kodni bajarish va natijani tekshirish ish jarayonining alohida harakatlari bo‘lib qoladi.

O‘zgarishni loyihalashda natija ketma-ketligini belgilang: avval taʼsir qiladigan qismlarni nomlash, keyin yechimni bayon qilish va shundan so‘ng kod berish. Ko‘rib chiqish uchun talablarni o‘zgartirilgan parcha bilan birga qo‘shing, shunda muhokama faqat yozish uslubiga emas, tizim xatti-harakatiga tayanadi. Bu usullar modelning eʼlon qilingan yo‘nalishi — dasturlash va ko‘p bosqichli vazifa yechishga mos keladi.

Ailootʼdagi kontekst

Muse Spark Open uchun 1 048 576 tokenli kontekst ko‘rsatilgan. Unda katta matnli materiallar va vazifa tarixini joylash mumkin. Katta oyna talablar, hujjatlar va bir nechta bog‘liq modulni birgalikda ko‘rishga qulay; javobda ularga murojaat qilish uchun fayl nomlari va parcha chegaralarini aniq saqlash kerak.

Asosiy Muse Spark Open modeli multimodal, ammo bu kartochkaning joriy Ailoot usullari matn bilan ishlaydi. Biriktirilgan tasvir, audio yoki videoni tahlil qilish hamda dasturlarni boshqarish bu tavsifda eʼlon qilinmagan. Meta agent namoyishlarida model vositalari mavjud alohida muhitda ko‘rsatiladi; matnli javobning o‘zi ilova yoki repozitoriyda o‘zgarish bajarilganini tasdiqlamaydi.

Ailoot API orqali mavjud

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0025 US$ / 1K
Chiqish
0,0085 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,0003 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0025 US$ / 1K
Chiqish
0,0085 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,0003 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0025 US$ / 1K
Chiqish
0,0085 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,0003 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/meta/muse-spark-open:generateContent
Kirish
text
Chiqish
text
Kontekst
Katalogda ko‘rsatilmagan
Maks. javob
Katalogda ko‘rsatilmagan
Kirish
0,0025 US$ / 1K
Chiqish
0,0085 US$ / 1K
Keshdan o‘qish
0,0003 US$ / 1K
meta/muse-spark-open · JSON
{"about":"### Ishlab chiqish va uzun vazifalar uchun Meta modeli\n\nMuse Spark Open — Muse Sparkʼning vaznlari eʼlon qilingan, dasturlash va agentli ish jarayonlariga yo‘naltirilgan versiyasi. Meta bir necha qadam davomida maqsadni saqlash talab etiladigan vazifalarni ajratadi: loyihani tushunish, o‘zgarishni rejalash, kod tayyorlash va natijani boshlang‘ich talablarga moslashtirish. Ailootʼda model matnli xabarlar qabul qilib, matn qaytaradi.\n\nMeta maʼlumotiga ko‘ra, Muse Spark Open jami 816 mlrd parametr va har bir tokenga 42 mlrd faol parametrga ega. Bu miqdorlar model tuzilishini: umumiy hajm va tokenni qayta ishlashda ishlatiladigan qismni tavsiflaydi. Vaznlarning eʼlon qilingani Ailootʼda ishlash uchun foydalanuvchi ularni yuklashi yoki mahalliy ishga tushirishni tashkil qilishi kerakligini anglatmaydi.\n\n### Kod va talablar bilan ishlash\n\nMatnli so‘rovda vazifa bayoni, manba kodi parchalari, muhit haqidagi maʼlumot va kutilgan xatti-harakatni berish mumkin. Xatoni tahlil qilish uchun haqiqiy xabar, minimal misol va o‘zgartirish cheklovlarini qo‘shish foydali. Model izoh, tuzatish varianti va tekshirish takliflarini tayyorlay oladi; kodni bajarish va natijani tekshirish ish jarayonining alohida harakatlari bo‘lib qoladi.\n\nO‘zgarishni loyihalashda natija ketma-ketligini belgilang: avval taʼsir qiladigan qismlarni nomlash, keyin yechimni bayon qilish va shundan so‘ng kod berish. Ko‘rib chiqish uchun talablarni o‘zgartirilgan parcha bilan birga qo‘shing, shunda muhokama faqat yozish uslubiga emas, tizim xatti-harakatiga tayanadi. Bu usullar modelning eʼlon qilingan yo‘nalishi — dasturlash va ko‘p bosqichli vazifa yechishga mos keladi.\n\n### Ailootʼdagi kontekst\n\nMuse Spark Open uchun 1 048 576 tokenli kontekst ko‘rsatilgan. Unda katta matnli materiallar va vazifa tarixini joylash mumkin. Katta oyna talablar, hujjatlar va bir nechta bog‘liq modulni birgalikda ko‘rishga qulay; javobda ularga murojaat qilish uchun fayl nomlari va parcha chegaralarini aniq saqlash kerak.\n\nAsosiy Muse Spark Open modeli multimodal, ammo bu kartochkaning joriy Ailoot usullari matn bilan ishlaydi. Biriktirilgan tasvir, audio yoki videoni tahlil qilish hamda dasturlarni boshqarish bu tavsifda eʼlon qilinmagan. Meta agent namoyishlarida model vositalari mavjud alohida muhitda ko‘rsatiladi; matnli javobning o‘zi ilova yoki repozitoriyda o‘zgarish bajarilganini tasdiqlamaydi.","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":"Dasturlash, ko‘p bosqichli mulohaza va katta matnli kontekst bilan ishlash uchun vaznlari ochiq Meta modeli."}

Savollar

Vazifam uchun modelni qanday tanlayman?

Avval kerakli kirish va chiqishni aniqlang: matn, rasm, audio yoki video. Keyin mos API usullari, modelning aniq ID qiymati yoki alias hozir yo‘naltiradigan model, narx va hisoblash birligini solishtiring. Bepul GET /v1/models kalitingizga ochiq modellarni ko‘rsatadi.

Har bir model barcha API usullari va media turlarini qo‘llaydimi?

Model kartasida ko‘rsatilgan API usullari hamda kirish va chiqish turlaridan foydalaning. Matn, rasm, audio yoki video qo‘llanishi tanlangan model va usulga bog‘liq; ma’lumot yuborishdan oldin ularning so‘rov misolini tekshiring.

Model ID qiymati bilan alias o‘rtasidagi farq nima?

Aniq ID muayyan modelni bildiradi. Alias modelga yo‘naltiradi va uning maqsad modeli o‘zgarishi mumkin. Katalogda alias hozir qaysi modelga yo‘naltirishini tekshiring; integratsiyaga muayyan model kerak bo‘lsa, aniq ID dan foydalaning.

So‘rov yuborishdan oldin narxlarni qanday solishtiraman?

Model kartasida tanlangan API usulining narxi va hisoblash birligini tekshiring. Bir xil birlik hamda kirish va chiqish turlarini solishtiring; so‘rovlar tarixi haqiqiy foydalanish va yechilgan summani ko‘rsatadi.

Obuna nima beradi?

Muntazam ishga token xaridi chegirmasini. So‘rov hajmingizga mos tarif tanlang; obuna sharti va narxi rasmiylashtirishda ko‘rsatiladi.

50% gacha promokod chegirmasini qanday qo‘llayman?

Token xaridida promokod kiriting. Yakuniy summa aksiya shartlari bo‘yicha qayta hisoblanadi; chegirma to‘lovdan oldin ko‘rinadi.