Meta Muse: Setiap Model dalam Keluarga Agen Personal Meta, dan Mana yang Sebenarnya Anda Inginkan

Tidak ada satu hal tunggal yang disebut Meta Muse. Bergantung pada tautan mana yang dikirimkan seseorang kepada Anda, itu berarti agen konsumen yang diedarkan Meta di AS pada 8 September 2026 — atau salah satu model di bawahnya: Muse Spark, model penalaran multimodal secara native yang melakukan pemikiran sebenarnya; Muse Image dan Muse Video, generator media yang dipratinjau Meta pada 7 Juli 2026; Muse Glimmer, model berbobot terbuka dengan 30 miliar parameter di bawah Apache 2.0; Muse Code, agen pengodean terminal; Muse Voice Transcribe, model ucapan-ke-teks; dan Muse Realtime Avatar, lapisan perwujudan yang ditunjukkan Meta di Connect 2026 pada 23 September. Dua dari nama-nama itu juga merupakan hal yang sama sekali bukan model: Muse Connectors adalah permukaan produk, dan Muse Realtime Voice adalah lapisan percakapan di dalam agen.

Halaman ini ada untuk menyelesaikan hal itu. Halaman ini bukan artikel berita tentang peristiwa bertanggal. Halaman ini adalah halaman referensi kanonis untuk sebuah keluarga model yang saat ini aktif di katalog kami — halaman yang dijangkau pembaca setelah mencari nama model itu sendiri. Dasar keberadaannya adalah permintaan pencarian yang berkelanjutan yang kami ukur secara first-party pada 2026-09-29, bukan kebaruan sebuah peluncuran. Penanda tanggal di dalamnya (8 September untuk agen, 23 September untuk Connect) adalah fakta yang digunakan untuk memberi tanggal pada produk-produk ini, bukan peristiwa yang dilaporkan halaman ini. Kami meliput peluncuran agen secara terpisah dan halaman ini tidak melaporkannya kembali; jika Anda menginginkan kisah itu, liputan peluncuran adalah tempatnya.

Tabel perutean satu menit, dalam bentuk prosa

Mulailah dari pertanyaan yang sebenarnya Anda ajukan, dan berhentilah pada baris yang menjawabnya.

• Jika Anda menginginkan produk konsumen — agen pribadi yang membaca email Anda, memesan sesuatu, berjalan di latar belakang, dan meminta izin sebelum membelanjakan uang — itulah Meta Muse, agen tersebut, dan antarmukanya adalah aplikasi Muse atau web di muse.ai. Pos pengumuman Meta mencantumkan ketersediaan di AS pada iOS, Android, dan muse.ai, serta menyebutnya gratis "untuk sebagian besar kebutuhan orang," dengan paket langganan di atasnya. Bingkai penyampaian itu adalah milik Meta sendiri, diterbitkan di halaman Meta sendiri, dan hanya di sanalah tier gratis diklaim; tidak ada yang diterbitkan tentang batas laju atau jatah kredit.

• Jika Anda menginginkan model yang menjawab pertanyaan dan menulis kode — model yang akan Anda panggil dari API — itu adalah Muse Spark, dan pengenal saat ini adalah muse-spark-1.3. Halaman model milik Meta mendokumentasikan jendela konteks 1M token dengan harga $1,25 per juta token input, $0,15 per juta token input yang di-cache, dan $4,25 per juta token output, dengan tier kontributor yang lebih murah sebesar $0,10 / $0,002 / $0,20 yang mengikutsertakan lalu lintas Anda ke dalam peningkatan produk.

• Jika Anda ingin membuat atau mengedit gambar statis — yaitu Muse Image, model gambar agentik yang Meta patok seharga $0.01 per gambar di halaman modelnya sendiri. Ini bukan model teks masuk, teks keluar; model ini menerima prompt dan gambar referensi lalu mengembalikan gambar.

• Jika Anda menginginkan video yang dihasilkan — yaitu Muse Video, dan ini adalah satu anggota keluarga yang hampir semua halnya masih belum diumumkan. Meta mempratinjaunya pada 7 Juli 2026, dan sejak itu belum menerbitkan tanggal rilis, harga, durasi klip, resolusi, maupun wilayah. Apa pun yang mengutip hari peluncuran atau harga spesifik untuk Meta Muse Video tanpa pengumuman Meta yang lebih baru hanyalah spekulasi, dan itu termasuk kami.

• Jika Anda ingin mentranskripsikan audio — itu adalah Muse Voice Transcribe, dengan harga yang ditetapkan Meta sebesar $0,18 per jam ($3,00 per 1.000 menit) di halaman modelnya, beserta atribusi pembicara. Ini bukan model yang menerima teks; ia mengonsumsi audio dan mengeluarkan teks.

• Jika Anda ingin menjalankan agen di perangkat keras Anda sendiri tanpa panggilan API sama sekali — itu adalah Muse Glimmer, 30 miliar parameter, Apache 2.0, cukup kecil untuk satu GPU konsumen atau Mac, dan didistribusikan oleh Meta sebagai bobot yang dapat diunduh, bukan melalui endpoint.

• Jika Anda menginginkan agen di terminal atau CI Anda — itu adalah Muse Code, sebuah CLI yang menjalankan Muse Spark, dipasang dengan skrip shell satu baris, dan Meta kini mendokumentasikan penginstal macOS/Linux sekaligus penginstal Windows PowerShell.

• Jika Anda menginginkan wajah dan suara di ujung lain percakapan — itulah Muse Realtime Avatar, yang diumumkan pada 23 September 2026 bersamaan dengan postingan riset Meta berjudul "Menghidupkan Muse Anda."

Apa kata kronologi Meta sendiri

Keluarga ini lebih mudah diingat di kepala sebagai urutan daripada sebagai daftar, karena Meta telah merilisnya dengan irama yang stabil sepanjang 2026. Tanggal-tanggal ini berasal dari indeks blog riset Meta, yang kami baca langsung, bukan dari ringkasan siapa pun tentangnya:

• 8 April 2026 — "Memperkenalkan Muse Spark: Berskala Menuju Superinteligensi Personal," model Muse pertama dari Meta Superintelligence Labs.

• 7 Juli 2026 — Muse Image dan Muse Video diumumkan bersamaan. Image sudah dirilis; Video belum.

• 9 Juli 2026 — Muse Spark 1.1.

• 5 Agustus 2026 — Muse Code dan Muse Spark 1.2 pada hari yang sama.

• 10 Agustus 2026 — Muse Glimmer, rilis berbobot terbuka.

• 1 September 2026 — Muse Voice Transcribe.

• 2 September 2026 — Muse Spark 1.3.

• 8 September 2026 — agen Muse itu sendiri, ditambah tulisan pendamping Meta "Bagaimana Kami Membangun Keamanan ke dalam Muse."

• 23 September 2026 — "Menghidupkan Musemu," karya avatar realtime, diterbitkan pada hari pembukaan Connect.

Ada satu koreksi yang perlu disampaikan di sini, karena keluarga ini luar biasa mudah keliru soal tanggal dan salah satu tanggal yang beredar luas memang salah. Postingan rekap Connect milik Meta bertanggal 24 September 2026 dan dibuka dengan "Yesterday at Connect 2026." Di situ disebutkan Meta sedang menghadirkan Muse ke kacamata AI-nya "dalam beberapa bulan mendatang." Akses kacamata diumumkan pada 23 September; produknya belum dikirim, dan halaman Meta sendiri tidak menyebutnya sudah tersedia. Jika Anda membaca bahwa Muse sudah hadir di kacamata AI pada 23 September, itu adalah pengumuman yang diberitakan sebagai ketersediaan, dan halaman Meta-lah yang jadi acuan.

Permukaan pengembang, dan mengapa itu lebih penting daripada aplikasinya

Bagian dari keluarga ini yang perlu diperhatikan oleh seorang pengembang bukanlah agennya. Melainkan Meta Model API, karena ini adalah pertama kalinya Meta mengekspos model Muse melalui permukaan yang terlihat seperti sesuatu yang sudah Anda miliki. Panduan cepat Meta sendiri mengatakannya dengan jelas: Model API "kompatibel langsung dengan OpenAI SDK, Anthropic SDK, dan CLI agen yang kompatibel dengan OpenAI, sehingga sebagian besar stack berfungsi hanya dengan perubahan base-URL dan kunci." URL dasarnya adalah https://api.meta.ai/v1 dan ID model untuk Spark saat ini adalah muse-spark-1.3.

Apakah kompatibilitas itu nyata dalam praktik adalah pertanyaan yang terpisah dari apakah hal itu benar di atas kertas, dan kami belum menjalankannya. Yang dapat diverifikasi saat ini adalah bahwa Meta mendokumentasikan tiga jalur protokol, bukan satu — Responses API, Chat Completions API, dan Messages API — yang merupakan sinyal yang lebih kuat daripada yang biasanya dimiliki oleh satu endpoint "OpenAI-compatible", karena itu berarti jalur format Anthropic dibangun secara sengaja, bukan sekadar ditempelkan.

Modalitas adalah hal yang perlu dibaca dengan saksama. Modalitas masukan Muse Spark yang didokumentasikan Meta adalah teks, gambar, PDF, dan video, dengan keluaran teks. Itu adalah model yang secara native multimodal dengan penggunaan alat, bukan model teks dengan endpoint gambar di sampingnya. Jika Anda memerlukan keluaran yang bukan teks, Spark bukan anggota keluarga yang Anda inginkan — itulah alasan utama Muse Image dan Muse Voice Transcribe ada sebagai model terpisah dengan harga terpisah.

Di sinilah juga perutean membuktikan nilainya. Keluarga sebesar ini berarti model yang Anda inginkan bergantung pada permintaan, dan selisih biaya antar anggotanya besar: $0,01 per gambar dan $0,18 per jam audio berada dalam kisaran anggaran yang sama sekali berbeda dari $1,25 per juta token. Menempatkan beberapa di antaranya di belakang satu endpoint, dengan failover saat penyedia mengalami penurunan kinerja dan aturan perutean yang memilih model per jenis permintaan, adalah masalah rekayasa yang lebih kecil daripada menghubungkan SDK tiap vendor secara terpisah — dan karena router pass-through menagih harga daftar penyedia, perubahan harga Meta berlaku pada hari yang sama, bukan pada perpanjangan kontrak berikutnya.

Muse Glimmer adalah yang Anda jalankan sendiri

Glimmer layak dipisahkan dari yang lain, karena ia membalik model distribusi. Meta menyebutnya "model terbuka yang dibangun untuk agen lokal yang selalu aktif," dengan 30 miliar parameter di bawah Apache 2.0, dan Anda mendapatkannya dengan mengunduh bobotnya alih-alih memanggil endpoint. Posisi Meta sendiri adalah bahwa model ini cukup kecil untuk satu GPU konsumen atau sebuah Mac, dan Meta menyebut pemanggilan alat, keadaan persisten di seluruh restart, dan memori yang dikelola sendiri di seluruh sesi panjang sebagai target desain.

Meta menerbitkan tabel perbandingan di halaman model Glimmer yang membandingkannya dengan Gemma4-31B dan Qwen3.6-27B dalam mode thinking. Ini adalah perbandingan yang dipilih vendor pada benchmark yang dipilih vendor, dan harus dibaca seperti itu — Glimmer unggul di sebagian besar baris agentic yang dipilih Meta untuk dicetak, dan tertinggal pada GPQA Diamond dan Humanity's Last Exam. Kami tidak mengulang angka-angka individualnya di sini karena itu milik model yang tidak kami layani; jika Anda memilih model lokal, bacalah angkanya langsung dari halaman model Meta sendiri dan kartu model yang diterbitkannya, lalu jalankan tugas Anda sendiri terhadapnya. Perhatikan juga bahwa versi sebelumnya dari liputan kami sendiri menyebut Muse Code hanya untuk macOS dan Linux. Dokumentasi Meta saat ini juga mencantumkan installer Windows PowerShell, jadi klaim itu sudah usang dan halaman Meta yang menang.

Arsitektur keamanan, dalam satu paragraf

Desain keamanan Muse adalah rekayasa paling substansial yang Meta publikasikan tentang keluarga ini, dan penting untuk diketahui secara garis besar sebelum Anda memutuskan seberapa banyak akses yang diberikan kepada agen pribadi. Agen berjalan di dalam Muse Secure VM — VM Linux khusus per pengguna, dengan harness agentik di dalam kontainer systemd-nspawn yang root-nya dipetakan ke pengguna host tanpa hak istimewa, sehingga root kontainer bukanlah root host. Kredensial tidak pernah sampai ke agen: kredensial tersebut berada di penyimpanan yang dimiliki oleh hatch-authd, yang menerbitkan token pengganti, dan agen Sentinel terpisah adalah satu-satunya otoritas izin untuk tindakan konektor dan untuk semua lalu lintas keluar jaringan. Sentinel mengevaluasi permintaan pada L4 dan L7, melakukan substitusi kredensial tepat waktu di batas jaringan, dan menggunakan pelacakan aliran data tingkat kernel (Meta menyebutnya "tainted egress" — diimplementasikan dengan eBPF) sehingga proses yang telah membaca data Anda tidak dapat melewati jalur izin otomatis. Pengklasifikasi keselamatan dijalankan di luar sel runtime justru agar penyerang tidak dapat mematikannya dari dalam. Angka Meta sendiri untuk program bounty adalah kalibrasi yang berguna: hingga $300,000 untuk laporan yang valid, termasuk hingga $130,000 untuk prompt injection yang memengaruhi satu pengguna. Itu adalah perusahaan yang mempublikasikan harga untuk mode kegagalan produknya sendiri, yang tidak lazim. Tulisan lengkapnya ada di research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse dan layak diluangkan dua puluh menit.

Apa yang belum diterbitkan oleh Meta

Halaman referensi yang hanya mengulang-ulang materi pemasaran bukanlah halaman referensi. Inilah keadaan jujur dari celah-celah yang ada:

• Benchmark monolitik. Tidak ada satu pun angka indeks yang dipublikasikan yang memeringkat keluarga ini terhadap para pesaing terdepan di halaman Meta sendiri. Halaman Muse Spark 1.3 menampilkan tabel kecil yang membandingkan GDPval-AA v2, JobBench dan satu kolom parsial terhadap Muse Spark 1.2, GPT 5.6 Sol dan Opus 5, dan nilai-nilainya diukur oleh Meta pada pengaturan effort yang dipilih Meta. Itu adalah ablasi internal, bukan perbandingan langsung, dan tidak mencakup agen, Image, Video, Glimmer atau Voice Transcribe.

• Adu langsung apa pun dengan upaya dan harness yang setara. Dua dari model ini belum pernah di-benchmark satu sama lain di mana pun yang dapat kami verifikasi, dalam arah mana pun, pada perangkat evaluasi yang sama. Jika ada angka, angka itu dilaporkan vendor dan kami menyebutkannya dalam kalimat yang memuat angka tersebut.

• Bentuk komersial Muse Video secara keseluruhan. Tidak ada tanggal, harga, batas, atau wilayah, sebagaimana dibahas di atas.

• Batas laju dan struktur kredit. Halaman dokumentasi harga dan batas laju Meta mengembalikan shell tanpa angka yang dapat dibaca dari sini — dokumen 107,8xx byte yang tidak memuat nilai dolar di dalamnya — jadi angka apa pun tentang batas Meta akan menjadi karangan. Satu-satunya pengecualian adalah harga per unit yang dikutip di atas, yang kami baca di halaman model individual Meta hari ini.

• Apa pun tentang apa yang dikatakan oleh ai.meta.com/muse/. URL tersebut mengembalikan status 200 dengan judul yang mengonfirmasi dan tidak ada isi yang dapat kami ekstrak, jadi kami tidak akan menggambarkan isinya.

Apa yang sebenarnya dapat dipanggil, dan di mana

Inilah bagian di mana klaim ketersediaan paling cepat menjadi usang, jadi dinyatakan secara sempit dan dari pemeriksaan langsung alih-alih dari artikel terkait. Pada 2026-09-29, Katalog OrcaRouter melayani tepat dua rute Muse, diverifikasi satu per satu terhadap API model publik:

• Meta: Muse Spark 1.2 — konteks 1.048.576 token, $1,25 per juta token masukan, $0,15 per juta token masukan yang di-cache, $4,25 per juta token keluaran, tanggal rilis yang tercatat 2026-08-05.

• Meta: Muse Spark 1.1 — konteks 1.048.576 token yang sama dan tarif $1,25 / $0,15 / $4,25 yang sama, tanggal rilis yang tercantum 2026-07-16.

Kedua harga tersebut sama dengan tarif yang dipublikasikan Meta untuk muse-spark-1.3 di halaman modelnya sendiri, yang memang seperti itulah bentuk pass-through tanpa markup: Anda membayar harga daftar Meta, dan kami tidak menambahinya. Muse Spark 1.2 sudah tersedia di OrcaRouter dengan harga daftar persis dari Meta dan merupakan pilihan yang tepat jika Anda memindahkan beban kerja Spark yang sudah ada.

Tidak ada anggota keluarga lain yang ada di katalog kami, dan ketidakhadirannya patut disampaikan secara terus terang: Muse Spark 1.3, Muse Image, Muse Video, Muse Glimmer, Muse Code, dan Muse Voice Transcribe semuanya mengembalikan not-found dari API model publik hari ini. Jika Anda menginginkan pengenal 1.3 atau harga gambar $0.01, itu adalah endpoint milik Meta sendiri, bukan milik kami. Klaim ketersediaan yang salah namun penuh keyakinan lebih buruk daripada tidak ada klaim, jadi itulah keseluruhan paragrafnya.

Cara memikirkan keluarga dalam satu kali proses

Tiga pemisahan melakukan sebagian besar pekerjaan. Pertama, produk versus model: Meta Muse adalah agen konsumen dengan UI dan sistem izin, dan itu bukan sesuatu yang Anda panggil dari kode — hal yang dapat dipanggil di bawahnya adalah Muse Spark. Kedua, endpoint versus unduhan: setiap anggota kecuali Muse Glimmer diakses melalui Meta Model API atau klien yang dibangun di atasnya, dan Glimmer diakses dengan mengunduh bobot. Ketiga, sudah dirilis versus diumumkan: Image, Voice Transcribe, Spark, dan agen tersebut sudah dirilis; Video dan akses kacamata belum, dan keduanya telah mendapatkan tanggal palsu yang beredar.

Jika Anda sedang memutuskan apa yang akan dibangun kuartal ini, bacaan praktisnya adalah bahwa Muse Spark adalah satu-satunya anggota keluarga ini yang memiliki harga yang dipublikasikan, jendela konteks yang dipublikasikan, API yang terdokumentasi, dan jalur failover yang murah — yang menjadikannya titik masuk berisiko rendah dan menjadikan segala hal lainnya sebagai sesuatu yang perlu dipantau, bukan sesuatu yang perlu direncanakan. Jika Anda sedang memutuskan apa yang akan dibaca, postingan keamanan adalah dokumen paling bernilai yang diterbitkan Meta tentang keluarga ini, karena itulah yang memberi tahu Anda apa yang terjadi ketika agen tersebut salah.