mô hình

Meta: Muse Spark Open

Markdown · JSON

Meta: Muse Spark Open

meta/muse-spark-open
MetaVăn bảnĐầu vào 0,0025 US$ / 1KĐầu ra 0,0085 US$ / 1K

Mô hình Meta công bố trọng số cho lập trình, suy luận nhiều bước và làm việc với ngữ cảnh văn bản lớn.

Mô hình Meta cho phát triển và tác vụ dài

Muse Spark Open là phiên bản Muse Spark công bố trọng số, hướng đến lập trình và quy trình tác tử. Meta nhấn mạnh các tác vụ cần duy trì mục tiêu qua nhiều bước: hiểu dự án, lập kế hoạch thay đổi, chuẩn bị mã và đối chiếu kết quả với yêu cầu gốc. Trong Ailoot API, mô hình nhận tin nhắn văn bản và trả về văn bản.

Theo Meta, Muse Spark Open có tổng 816 tỷ tham số, với 42 tỷ hoạt động trên mỗi token. Các số này mô tả cấu trúc mô hình: kích thước tổng và phần dùng khi xử lý token. Việc công bố trọng số không có nghĩa người dùng phải tải chúng hoặc tổ chức chạy cục bộ để dùng trong Ailoot API.

Làm việc với mã và yêu cầu

Yêu cầu văn bản có thể chứa tác vụ, đoạn mã nguồn, thông tin môi trường và hành vi mong đợi. Khi phân tích lỗi, nên đính kèm thông báo thực tế, ví dụ tối thiểu và giới hạn thay đổi. Mô hình có thể soạn giải thích, cách sửa và đề xuất kiểm tra; chạy mã và xác minh kết quả vẫn là các hành động riêng trong quy trình.

Khi thiết kế thay đổi, hãy đặt thứ tự kết quả: nêu các phần bị ảnh hưởng trước, mô tả giải pháp sau, rồi mới đưa mã. Khi đánh giá mã, đính kèm yêu cầu cùng đoạn đã thay đổi để thảo luận dựa trên hành vi hệ thống chứ không chỉ phong cách viết. Các cách làm này phù hợp định hướng công bố của mô hình: lập trình và giải quyết nhiều bước.

Ngữ cảnh trong Ailoot API

Muse Spark Open có ngữ cảnh 1 048 576 token, chứa tài liệu văn bản lớn và lịch sử tác vụ. Cửa sổ lớn thuận tiện để xem chung yêu cầu, tài liệu và nhiều mô-đun liên quan; nên giữ rõ tên tệp và ranh giới đoạn để câu trả lời có thể tham chiếu chúng.

Muse Spark Open cơ sở là mô hình đa phương thức, nhưng các phương thức Ailoot API hiện tại của thẻ này dùng văn bản. Mô tả này không công bố phân tích ảnh, âm thanh, video đính kèm hay điều khiển chương trình. Minh họa tác tử của Meta đặt mô hình trong môi trường công cụ riêng; chỉ riêng câu trả lời văn bản không chứng minh thay đổi đã được thực hiện trong ứng dụng hoặc kho mã.

Có sẵn qua Ailoot API

Ultra Anthropic MessagesPOST /v1/messages
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0025 US$ / 1K
Đầu ra
0,0085 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0003 US$ / 1K
Ultra OpenAI ResponsesPOST /v1/responses
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0025 US$ / 1K
Đầu ra
0,0085 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0003 US$ / 1K
Ultra OpenAI ChatPOST /v1/chat/completions
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0025 US$ / 1K
Đầu ra
0,0085 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0003 US$ / 1K
Ultra Gemini generateContentPOST /v1beta/models/meta/muse-spark-open:generateContent
Đầu vào
text
Đầu ra
text
Ngữ cảnh
Không nêu trong danh mục
Độ dài câu trả lời tối đa
Không nêu trong danh mục
Đầu vào
0,0025 US$ / 1K
Đầu ra
0,0085 US$ / 1K
Đọc bộ nhớ đệm
0,0003 US$ / 1K
meta/muse-spark-open · JSON
{"about":"### Mô hình Meta cho phát triển và tác vụ dài\n\nMuse Spark Open là phiên bản Muse Spark công bố trọng số, hướng đến lập trình và quy trình tác tử. Meta nhấn mạnh các tác vụ cần duy trì mục tiêu qua nhiều bước: hiểu dự án, lập kế hoạch thay đổi, chuẩn bị mã và đối chiếu kết quả với yêu cầu gốc. Trong Ailoot API, mô hình nhận tin nhắn văn bản và trả về văn bản.\n\nTheo Meta, Muse Spark Open có tổng 816 tỷ tham số, với 42 tỷ hoạt động trên mỗi token. Các số này mô tả cấu trúc mô hình: kích thước tổng và phần dùng khi xử lý token. Việc công bố trọng số không có nghĩa người dùng phải tải chúng hoặc tổ chức chạy cục bộ để dùng trong Ailoot API.\n\n### Làm việc với mã và yêu cầu\n\nYêu cầu văn bản có thể chứa tác vụ, đoạn mã nguồn, thông tin môi trường và hành vi mong đợi. Khi phân tích lỗi, nên đính kèm thông báo thực tế, ví dụ tối thiểu và giới hạn thay đổi. Mô hình có thể soạn giải thích, cách sửa và đề xuất kiểm tra; chạy mã và xác minh kết quả vẫn là các hành động riêng trong quy trình.\n\nKhi thiết kế thay đổi, hãy đặt thứ tự kết quả: nêu các phần bị ảnh hưởng trước, mô tả giải pháp sau, rồi mới đưa mã. Khi đánh giá mã, đính kèm yêu cầu cùng đoạn đã thay đổi để thảo luận dựa trên hành vi hệ thống chứ không chỉ phong cách viết. Các cách làm này phù hợp định hướng công bố của mô hình: lập trình và giải quyết nhiều bước.\n\n### Ngữ cảnh trong Ailoot API\n\nMuse Spark Open có ngữ cảnh 1 048 576 token, chứa tài liệu văn bản lớn và lịch sử tác vụ. Cửa sổ lớn thuận tiện để xem chung yêu cầu, tài liệu và nhiều mô-đun liên quan; nên giữ rõ tên tệp và ranh giới đoạn để câu trả lời có thể tham chiếu chúng.\n\nMuse Spark Open cơ sở là mô hình đa phương thức, nhưng các phương thức Ailoot API hiện tại của thẻ này dùng văn bản. Mô tả này không công bố phân tích ảnh, âm thanh, video đính kèm hay điều khiển chương trình. Minh họa tác tử của Meta đặt mô hình trong môi trường công cụ riêng; chỉ riêng câu trả lời văn bản không chứng minh thay đổi đã được thực hiện trong ứng dụng hoặc kho mã.","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":"Mô hình Meta công bố trọng số cho lập trình, suy luận nhiều bước và làm việc với ngữ cảnh văn bản lớn."}

Câu hỏi

Làm sao chọn mô hình cho tác vụ của tôi?

Trước tiên xác định đầu vào và đầu ra cần thiết: văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video. Sau đó so sánh phương thức API tương thích, ID mô hình chính xác hoặc mô hình đích hiện tại của bí danh, giá và đơn vị tính phí. GET /v1/models miễn phí và liệt kê các mô hình mà khóa của bạn có thể truy cập.

Mỗi mô hình có hỗ trợ mọi phương thức API và loại nội dung không?

Dùng các phương thức API và loại đầu vào, đầu ra được liệt kê trên thẻ mô hình. Việc hỗ trợ văn bản, hình ảnh, âm thanh hay video phụ thuộc vào mô hình và phương thức đã chọn; xem ví dụ yêu cầu trước khi gửi dữ liệu.

ID mô hình khác bí danh như thế nào?

ID chính xác chỉ một mô hình cụ thể. Bí danh trỏ đến một mô hình và mô hình đích có thể thay đổi. Kiểm tra mô hình đích hiện tại của bí danh trong danh mục; dùng ID chính xác khi tích hợp cần một mô hình cụ thể.

Làm sao so sánh giá trước khi gửi yêu cầu?

Xem giá và đơn vị tính phí của phương thức API đã chọn trên thẻ mô hình. So sánh cùng đơn vị và loại đầu vào, đầu ra; lịch sử yêu cầu hiển thị mức sử dụng thực tế và số tiền đã trừ.

Thuê bao mang lại gì?

Giảm giá mua token cho nhu cầu thường xuyên. Chọn gói theo khối lượng yêu cầu; điều khoản và giá thuê bao hiển thị khi đăng ký.

Làm sao áp dụng mã giảm đến 50%?

Nhập mã khuyến mãi khi mua token. Tổng tiền được tính lại theo điều kiện chương trình; mức giảm hiển thị trước khi thanh toán.