Meta Muse: ogni modello della famiglia di agenti personali di Meta, e quale vuoi davvero

Non esiste un'unica cosa chiamata Meta Muse. A seconda del link che qualcuno ti ha inviato, indica l'agente consumer che Meta ha messo in circolazione negli Stati Uniti l'8 settembre 2026 — oppure uno dei modelli sottostanti: Muse Spark, il modello di ragionamento nativamente multimodale che fa il vero pensiero; Muse Image e Muse Video, i generatori multimediali che Meta ha presentato in anteprima il 7 luglio 2026; Muse Glimmer, il modello open-weight da 30 miliardi di parametri sotto Apache 2.0; Muse Code, l'agente di codifica da terminale; Muse Voice Transcribe, il modello speech-to-text; e Muse Realtime Avatar, il livello di incarnazione che Meta ha mostrato a Connect 2026 il 23 settembre. Due di quei nomi sono anche cose che non sono affatto modelli: Muse Connectors è una superficie di prodotto, e Muse Realtime Voice è il livello conversazionale all'interno dell'agente.

Questa pagina esiste per chiarire la questione. Si tratta non di un articolo di cronaca su un evento datato. È la pagina di riferimento canonica per una famiglia di modelli attiva oggi nel nostro catalogo — la pagina a cui arriva un lettore dopo aver cercato il nome stesso del modello. La sua giustificazione è la domanda di ricerca costante che abbiamo misurato first-party il 2026-09-29, non la freschezza di un lancio. I riferimenti databili che contiene (8 settembre per l'agente, 23 settembre per Connect) sono fatti usati per datare questi prodotti, non eventi che questa pagina riporta. Abbiamo trattato separatamente il lancio dell'agente e questa pagina non lo riporta di nuovo; se vuoi quella storia, la copertura del lancio è il posto giusto.

La tabella di routing in un minuto, in prosa.

Inizia dalla domanda che stai davvero ponendo e fermati alla riga che vi risponde.

• Se vuoi il prodotto di consumo — un agente personale che legge la tua email, prenota cose, funziona in background e chiede il permesso prima di spendere denaro — quello è Meta Muse, l'agente, e la sua interfaccia è l'app Muse o il web su muse.ai. Il post di annuncio di Meta elenca la disponibilità negli Stati Uniti su iOS, Android e muse.ai, e lo descrive come gratuito "per la maggior parte di ciò di cui le persone hanno bisogno", con piani in abbonamento al di sopra. Questa impostazione è di Meta stessa, pubblicata sulla pagina di Meta, ed è l'unico luogo in cui si rivendica un livello gratuito; nulla sui limiti di utilizzo o sui crediti concessi è pubblicato.

• Se vuoi il modello che risponde alle domande e scrive codice — quello che chiameresti da un'API — quello è Muse Spark, e l'identificatore attuale è muse-spark-1.3. La pagina del modello di Meta documenta una finestra di contesto di 1M di token a $1,25 per milione di token di input, $0,15 per milione di token di input in cache e $4,25 per milione di token di output, con un livello per contributor più economico a $0,10 / $0,002 / $0,20 che attiva il tuo traffico per il miglioramento del prodotto.

• Se vuoi generare o modificare un'immagine statica — cioè Muse Image, un modello agentico per immagini che Meta fa pagare $0.01 per immagine sulla sua pagina del modello. Non è un modello di input testuale e output testuale; accetta un prompt e immagini di riferimento e restituisce immagini.

• Se vuoi video generati — ovvero Muse Video, e questo è l'unico membro della famiglia per cui quasi tutto è ancora da annunciare. Meta l'ha mostrato in anteprima il 7 luglio 2026 e da allora non ha pubblicato nessuna data di uscita, nessun prezzo, nessuna durata dei video, nessuna risoluzione e nessuna regione. Qualunque cosa citi un giorno di lancio specifico o un prezzo per Meta Muse Video senza un annuncio più recente di Meta sta facendo supposizioni, e questo include anche noi.

• Se vuoi trascrivere audio — cioè Muse Voice Transcribe, prezzato da Meta a 0,18 $ all'ora (3,00 $ per 1.000 minuti) sulla sua pagina del modello, con attribuzione del parlante. Non è un modello text-in; consuma audio ed emette testo.

• Se vuoi eseguire un agente sul tuo hardware senza alcuna chiamata API — ovvero Muse Glimmer, 30 miliardi di parametri, Apache 2.0, abbastanza piccolo per una singola GPU consumer o un Mac, e distribuito da Meta come pesi scaricabili anziché tramite un endpoint.

• Se vuoi un agente nel tuo terminale o nella tua CI — ovvero Muse Code, una CLI che guida Muse Spark, installata con uno script shell da una riga, e Meta ora documenta sia un installer per macOS/Linux sia un installer PowerShell per Windows.

• Se vuoi un volto e una voce all'altro capo di una conversazione — si tratta di Muse Realtime Avatar, annunciato il 23 settembre 2026 insieme al post di ricerca di Meta intitolato "Bringing Your Muse to Life."

Cosa dice la cronologia di Meta stessa

La famiglia è più facile da tenere a mente come sequenza che come elenco, perché Meta l'ha distribuita con una cadenza costante fino al 2026. Queste date provengono dall'indice del blog di ricerca di Meta, che leggiamo direttamente anziché dalla sintesi di qualcun altro:

• 8 aprile 2026 — "Presentiamo Muse Spark: verso la superintelligenza personale", il primo modello Muse di Meta Superintelligence Labs.

• 7 luglio 2026 — Muse Image e Muse Video annunciati insieme. Image è stato rilasciato; Video no.

• 9 luglio 2026 — Muse Spark 1.1.

• 5 agosto 2026 — Muse Code e Muse Spark 1.2 nello stesso giorno.

• 10 agosto 2026 — Muse Glimmer, il rilascio open-weight.

• 1 settembre 2026 — Muse Voice Transcribe.

• 2 settembre 2026 — Muse Spark 1.3.

• 8 settembre 2026 — l'agente Muse stesso, più il post di accompagnamento di Meta "Come abbiamo integrato la sicurezza in Muse".

• 23 settembre 2026 — "Bringing Your Muse to Life", il lavoro di avatar in tempo reale, pubblicato il giorno di apertura di Connect.

Una correzione da fare qui, perché questa famiglia è insolitamente facile da sbagliare sulle date e una delle date in ampia circolazione è errata. Il post di riepilogo di Connect di Meta è datato 24 settembre 2026 e si apre con "Ieri al Connect 2026". Dice che Meta sta portando Muse sui suoi occhiali con AI "nei prossimi mesi". L'accesso agli occhiali è stato annunciato il 23 settembre; non è ancora in spedizione, e la pagina di Meta stessa non lo descrive come disponibile. Se hai letto che Muse è arrivato sugli occhiali con AI il 23 settembre, quello è un annuncio riportato come disponibilità, e la pagina di Meta ha la precedenza.

La superficie per gli sviluppatori, e perché conta più dell'app

La parte di questa famiglia di cui dovrebbe interessarsi chi sviluppa non è l’agente. È Meta Model API, perché è la prima volta che Meta espone un modello Muse attraverso una superficie che assomiglia a qualcosa che già possiedi. La quickstart di Meta lo dice chiaramente: Model API "è compatibile drop-in con l’SDK OpenAI, l’SDK Anthropic e le CLI di agenti compatibili con OpenAI, quindi la maggior parte degli stack funziona con un cambio di base-URL e chiave". L’URL di base è https://api.meta.ai/v1 e l’ID del modello per lo Spark attuale è muse-spark-1.3.

Che quella compatibilità sia reale nella pratica è una questione separata dal fatto che sia vera sulla carta, e non l’abbiamo testata. Ciò che è verificabile oggi è che Meta documenta tre percorsi di protocollo anziché uno — una Responses API, una Chat Completions API e una Messages API — il che è un segnale più forte di quanto lo sia di solito un singolo endpoint "OpenAI-compatible", perché significa che il percorso in formato Anthropic è stato costruito deliberatamente anziché aggiunto a posteriori.

Le modalità sono il punto da leggere con attenzione. Le modalità di input documentate di Muse Spark da Meta sono testo, immagine, PDF e video, con output testuale. Si tratta di un modello nativamente multimodale con uso di strumenti, non di un modello testuale con un endpoint per immagini accanto. Se hai bisogno di un output che non sia testo, Spark non è il membro della famiglia che fa per te: è proprio per questo che Muse Image e Muse Voice Transcribe esistono come modelli separati con prezzi separati.

È anche qui che il routing si guadagna il suo posto. Una famiglia così ampia significa che il modello che ti serve dipende dalla richiesta, e il divario di costo tra i membri è ampio: $0,01 per immagine e $0,18 per ora di audio si collocano in una fascia di budget completamente diversa da $1,25 per milione di token. Metterne diversi dietro un unico endpoint, con failover quando un provider peggiora e una regola di routing che sceglie il modello in base al tipo di richiesta, è un problema di ingegneria più contenuto rispetto a cablare separatamente l'SDK di ciascun fornitore — e poiché un router pass-through fattura il prezzo di listino del provider, una variazione di prezzo di Meta arriva lo stesso giorno invece che al rinnovo contrattuale successivo.

Muse Glimmer è quello che esegui tu stesso

Vale la pena separare Glimmer dal resto, perché inverte il modello di distribuzione. Meta lo definisce "un modello aperto creato per agenti locali sempre attivi", con 30 miliardi di parametri sotto Apache 2.0, e lo si ottiene scaricando i pesi anziché chiamando un endpoint. La posizione di Meta stessa è che è abbastanza piccolo per una singola GPU consumer o un Mac, e indica come obiettivi di progettazione la chiamata di strumenti, lo stato persistente tra riavvii e la memoria auto-gestita attraverso sessioni lunghe.

Meta pubblica una tabella di confronto sulla pagina del modello Glimmer rispetto a Gemma4-31B e Qwen3.6-27B in modalità thinking. Si tratta di un confronto selezionato dal fornitore su benchmark scelti dal fornitore, e va letto come tale — Glimmer è in vantaggio sulla maggior parte delle righe agentiche che Meta ha scelto di pubblicare, e in svantaggio su GPQA Diamond e Humanity's Last Exam. Qui non ripetiamo le singole cifre perché appartengono a un modello che non serviamo; se stai scegliendo un modello locale, leggi i numeri direttamente dalla pagina del modello di Meta e dalla sua model card pubblicata, e prova il tuo compito su di esso. Nota anche che una versione precedente della nostra trattazione descriveva Muse Code come solo per macOS e Linux. La documentazione attuale di Meta elenca anche un installer Windows PowerShell, quindi quell'affermazione è obsoleta e vince la pagina di Meta.

L'architettura di sicurezza, in un paragrafo

Il design di sicurezza di Muse è il lavoro di ingegneria più sostanziale che Meta abbia pubblicato sulla famiglia, e vale la pena conoscerlo a grandi linee prima di decidere quanto accesso concedere a un agente personale. L'agente viene eseguito all'interno di Muse Secure VM — una VM Linux dedicata per utente, con l'harness agentico dentro un container systemd-nspawn la cui root è mappata a un utente host non privilegiato, così la root del container non è la root dell'host. Le credenziali non raggiungono mai l'agente: risiedono in uno storage di proprietà di hatch-authd, che genera token surrogati, e un agente Sentinel separato è l'unica autorità di autorizzazione per le azioni dei connettori e per tutto l'egress di rete. Sentinel valuta una richiesta sia a L4 sia a L7, esegue la sostituzione delle credenziali just-in-time al confine di rete e usa il tracciamento del flusso di dati a livello kernel (Meta lo chiama "tainted egress" — implementato con eBPF) affinché un processo che ha letto i tuoi dati non possa imboccare un percorso di auto-autorizzazione. I classificatori di sicurezza vengono eseguiti al di fuori della cella di runtime proprio perché un attaccante non possa disattivarli dall'interno. I numeri di Meta stessi per il programma di bug bounty sono la calibrazione utile: fino a 300.000 $ per segnalazioni valide, inclusi fino a 130.000 $ per un prompt injection che colpisce un singolo utente. Questa è un'azienda che pubblica un prezzo sul modo in cui il proprio prodotto può fallire, il che non è la norma. Il resoconto completo è su research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse e vale venti minuti.

Ciò che Meta non ha pubblicato

Una pagina di riferimento che si limita a ripetere il marketing non è una pagina di riferimento. Ecco lo stato onesto delle lacune:

• Benchmark monolitici. Non esiste un singolo numero di indice pubblicato che classifichi questa famiglia rispetto ai concorrenti di frontiera sulle pagine di Meta stessa. La pagina di Muse Spark 1.3 mostra una piccola tabella che confronta GDPval-AA v2, JobBench e una colonna parziale con Muse Spark 1.2, GPT 5.6 Sol e Opus 5, e i valori sono misurati da Meta con impostazioni di effort scelte da Meta. Si tratta di un'ablazione interna, non di un confronto diretto, e non si estende all'agent, a Image, Video, Glimmer o Voice Transcribe.

• Qualsiasi confronto diretto a parità di sforzo e di harness. Due di questi modelli non sono stati confrontati in un benchmark l'uno contro l'altro in nessun luogo che abbiamo potuto verificare, in nessuna delle due direzioni, sullo stesso banco di valutazione. Dove esiste un numero, è riportato dal fornitore e lo dichiariamo nella frase che lo contiene.

• L'intera struttura commerciale di Muse Video. Nessuna data, prezzo, massimale o regione, come sopra illustrato.

• Limiti di richieste e strutture di credito. La pagina di documentazione di Meta su prezzi e limiti di richieste restituisce da qui un guscio vuoto, senza cifre leggibili — un documento di 107,8xx byte che non contiene valori in dollari — quindi qualsiasi numero sui limiti di Meta sarebbe inventato. L'unica eccezione sono i prezzi per unità citati sopra, che oggi abbiamo letto nelle singole pagine dei modelli di Meta.

• Qualsiasi cosa su ciò che dice ai.meta.com/muse/. Quell'URL restituisce 200 con un titolo di conferma e nessun corpo che possiamo estrarre, quindi non ne caratterizzeremo i contenuti.

Che cosa è effettivamente richiamabile, e dove

Questa è la parte in cui le dichiarazioni sulla disponibilità diventano obsolete più rapidamente, quindi viene formulata in modo circoscritto e sulla base di una verifica live anziché di un articolo affine. Alla data del 2026-09-29, il catalogo OrcaRouter serve esattamente due route Muse, verificate singolarmente rispetto all'API pubblica del modello:

• Meta: Muse Spark 1.2 — contesto di 1.048.576 token, 1,25 $ per milione di token di input, 0,15 $ per milione di token di input in cache, 4,25 $ per milione di token di output, data di rilascio indicata 2026-08-05.

• Meta: Muse Spark 1.1 — stesso contesto da 1.048.576 token e la stessa tariffa di $1,25 / $0,15 / $4,25, data di rilascio indicata 2026-07-16.

Quei due prezzi sono identici alla tariffa che Meta pubblica per muse-spark-1.3 sulla propria pagina del modello, ovvero ciò che un pass-through a margine zero: paghi il prezzo di listino di Meta e noi non vi aggiungiamo nulla. Muse Spark 1.2 è disponibile su OrcaRouter al prezzo di listino esatto di Meta ed è quello su cui puntare se stai portando un carico di lavoro Spark esistente.

Nel catalogo non c'è nient'altro della famiglia, e su questa assenza vale la pena essere schietti: Muse Spark 1.3, Muse Image, Muse Video, Muse Glimmer, Muse Code e Muse Voice Transcribe oggi restituiscono tutti un not-found dall'API pubblica dei modelli. Se vuoi l'identificativo 1.3 o il prezzo di $0.01 per l'immagine, quello è l'endpoint di Meta, non il nostro. Un'affermazione sicura ma errata sulla disponibilità è peggio di nessuna affermazione, quindi questo è tutto il paragrafo.

Come pensare alla famiglia in un'unica passata

Tre separazioni fanno la maggior parte del lavoro. Primo, prodotto contro modello: Meta Muse è un agente consumer con una UI e un sistema di permessi, e non è qualcosa che si chiama dal codice — la cosa richiamabile che sta sotto è Muse Spark. Secondo, endpoint contro download: ogni membro tranne Muse Glimmer è raggiungibile tramite Meta Model API o un client costruito su di essa, e Glimmer si raggiunge scaricando i pesi. Terzo, rilasciato contro annunciato: Image, Voice Transcribe, Spark e l'agente sono già disponibili; Video e l'accesso agli occhiali no, ed entrambi hanno acquisito una data falsa in circolazione.

Se stai decidendo cosa sviluppare questo trimestre, la lettura pratica è che Muse Spark è l'unico membro della famiglia con un prezzo pubblicato, una finestra di contesto pubblicata, un'API documentata e un percorso di failover economico — il che lo rende il punto di ingresso a basso rischio e rende tutto il resto qualcosa da tenere d'occhio anziché qualcosa su cui pianificare. Se stai decidendo cosa leggere, il post sulla sicurezza è il documento di maggior valore che Meta abbia pubblicato sulla famiglia, perché è quello che ti dice cosa succede quando l'agente sbaglia.