Meta Muse: каждая модель в семействе персональных агентов Meta, и какая из них вам действительно нужна

Не существует единой сущности под названием Meta Muse. В зависимости от того, какую ссылку вам прислали, это либо потребительский агент, который Meta выпустила в оборот в США 8 сентября 2026 года, — либо одна из моделей, лежащих в его основе: Muse Spark, нативно мультимодальная модель рассуждений, которая выполняет собственно мышление; Muse Image и Muse Video, генераторы медиаконтента, которые Meta представила 7 июля 2026 года; Muse Glimmer, модель с открытыми весами на 30 миллиардов параметров под лицензией Apache 2.0; Muse Code, терминальный агент для программирования; Muse Voice Transcribe, модель распознавания речи; и Muse Realtime Avatar, слой воплощения, который Meta показала на Connect 2026 23 сентября. Два из этих названий относятся к вещам, которые вовсе не являются моделями: Muse Connectors — это продуктовая поверхность, а Muse Realtime Voice — разговорный слой внутри агента.

Эта страница существует, чтобы с этим разобраться. Она не новостная статья о привязанном к дате событии. Это каноническая справочная страница для семейства моделей, которое сегодня представлено в нашем каталоге, — страница, на которую читатель попадает после поиска по названию самой модели. Её обоснование — устойчивый поисковый спрос, который мы измерили собственными силами 29 сентября 2026 года, а не свежесть запуска. Датируемые привязки в ней (8 сентября для агента, 23 сентября для Connect) — это факты, используемые для датировки этих продуктов, а не события, о которых сообщает эта страница. Мы отдельно освещали запуск агента, и эта страница не рассказывает о нём повторно; если вам нужна эта история, обратитесь к материалу о запуске.

Таблица маршрутизации за одну минуту, в прозе

Начните с вопроса, который вы действительно задаёте, и остановитесь на строке, которая на него отвечает.

• Если вам нужен потребительский продукт — персональный агент, который читает вашу почту, бронирует что-либо, работает в фоне и спрашивает разрешения, прежде чем потратить деньги, — то это Meta Muse, агент, а его интерфейс — приложение Muse или веб-версия на muse.ai. В анонсе Meta перечислена доступность в США на iOS, Android и muse.ai, и он описывается как бесплатный «для большей части того, что нужно людям», а выше этого — планы по подписке. Эта формулировка принадлежит самой Meta, опубликована на собственной странице Meta, и это единственное место, где заявлен бесплатный уровень; ничего о лимитах запросов или о предоставляемых кредитах не публикуется.

• Если вам нужна модель, которая отвечает на вопросы и пишет код — та, которую вы бы вызывали из API, — это Muse Spark, а текущий идентификатор — muse-spark-1.3. На собственной странице модели Meta указано контекстное окно на 1 млн токенов по цене $1.25 за миллион входных токенов, $0.15 за миллион кэшированных входных токенов и $4.25 за миллион выходных токенов, а также более дешёвый тариф для контрибьюторов — $0.10 / $0.002 / $0.20, который означает согласие на использование вашего трафика для улучшения продукта.

• Если вы хотите создать или отредактировать статичное изображение — это Muse Image, агентная модель для изображений, которую Meta оценивает в $0,01 за изображение на своей странице модели. Это не модель «текст на входе — текст на выходе»; она принимает промпт и референсные изображения и возвращает изображения.

• Если вам нужно сгенерированное видео — это Muse Video, и это единственный представитель семейства, для которого почти всё до сих пор не объявлено. Meta показала его 7 июля 2026 года, и с тех пор не опубликовала ни даты выпуска, ни цен, ни длительности клипа, ни разрешения, ни списка регионов. Всё, что называет конкретный день запуска или цену для Meta Muse Video без более свежего анонса Meta, — это домыслы, и нас это тоже касается.

• Если вы хотите транскрибировать аудио — это Muse Voice Transcribe, цена, установленная Meta, составляет $0,18 в час ($3,00 за 1000 минут) на странице модели, с указанием говорящего. Это не модель с текстом на входе; она принимает аудио и выдаёт текст.

• Если вы хотите запускать агента на собственном оборудовании вообще без вызовов API — это Muse Glimmer, 30 миллиардов параметров, Apache 2.0, достаточно компактная для одной потребительской GPU или Mac, распространяется Meta в виде загружаемых весов, а не через эндпоинт.

• Если вам нужен агент в вашем терминале или CI — это Muse Code, CLI, который управляет Muse Spark, устанавливается с помощью однострочного shell-скрипта, и Meta теперь документирует как установщик для macOS/Linux, так и установщик для Windows PowerShell.

• Если вы хотите видеть лицо и слышать голос на другом конце разговора — это Muse Realtime Avatar, анонсированный 23 сентября 2026 года вместе с исследовательским постом Meta под названием «Вдохнуть жизнь в вашу Muse».

Что говорит собственная хронология Meta

Семейство легче удерживать в голове как последовательность, а не как список, потому что Meta выпускала его размеренным темпом на протяжении 2026 года. Эти даты взяты из индекса исследовательского блога Meta, который мы читаем напрямую, а не из чьего-либо его пересказа:

• 8 апреля 2026 г. — «Представляем Muse Spark: масштабирование к персональному сверхинтеллекту», первая модель Muse из Meta Superintelligence Labs.

• 7 июля 2026 г. — Muse Image и Muse Video были анонсированы вместе. Image выпущен; Video — нет.

• 9 июля 2026 — Muse Spark 1.1.

• 5 августа 2026 г. — Muse Code и Muse Spark 1.2 в один день.

• 10 августа 2026 — Muse Glimmer, релиз с открытыми весами.

• 1 сентября 2026 г. — Muse Voice Transcribe.

• 2 сентября 2026 г. — Muse Spark 1.3.

• 8 сентября 2026 — сам агент Muse, а также сопутствующий пост Meta «Как мы встроили безопасность в Muse».

• 23 сентября 2026 — «Вдохнуть жизнь в вашу музу», работа над аватаром в реальном времени, опубликована в день открытия Connect.

Здесь нужно внести одну поправку: в этом семействе необычно легко ошибиться с датами, и одна из широко распространённых дат неверна. Итоговый пост Meta о Connect датирован 24 сентября 2026 года и начинается словами «Вчера на Connect 2026». В нём говорится, что Meta выводит Muse на свои AI-очки «в ближайшие месяцы». Доступ на очках был анонсирован 23 сентября; поставок ещё нет, и на собственной странице Meta он не описывается как доступный. Если вы читали, что Muse появился на AI-очках 23 сентября, то это анонс, который выдают за доступность, — и здесь права страница Meta.

Поверхность для разработчиков, и почему она важнее самого приложения

В этом семействе разработчику стоит обратить внимание не на агента. А на Meta Model API, потому что это первый раз, когда Meta открыла доступ к модели Muse через интерфейс, который выглядит как что-то, что у вас уже есть. В собственном руководстве по началу работы Meta прямо сказано: Model API «совместим по принципу drop-in с OpenAI SDK, Anthropic SDK и агентными CLI, совместимыми с OpenAI, поэтому большинству стеков достаточно изменить base-URL и ключ». Базовый URL — https://api.meta.ai/v1, а ID модели для текущего Spark — muse-spark-1.3.

Вопрос о том, реальна ли эта совместимость на практике, — это отдельный вопрос от того, верна ли она на бумаге, и мы этого не запускали. Что можно проверить сегодня, так это то, что Meta документирует три протокольных пути, а не один — Responses API, Chat Completions API и Messages API, — и это более сильный сигнал, чем обычно бывает у одного «OpenAI-совместимого» эндпоинта, потому что это означает, что путь в формате Anthropic был создан намеренно, а не прикручен постфактум.

Модальности — это то, на что следует смотреть внимательно. Задокументированные Meta входные модальности Muse Spark — текст, изображение, PDF и видео, с текстовым выводом. Это нативно мультимодальная модель с поддержкой инструментов, а не текстовая модель с эндпоинтом для изображений рядом с ней. Если вам нужен вывод, отличный от текста, Spark — не тот представитель семейства, который вам нужен — именно поэтому Muse Image и Muse Voice Transcribe существуют как отдельные модели с отдельными ценами.

Именно здесь маршрутизация оправдывает себя. Столь широкое семейство моделей означает, что нужная вам модель зависит от запроса, а разрыв в стоимости между участниками велик: $0,01 за изображение и $0,18 за час аудио находятся в совершенно иной бюджетной категории, чем $1,25 за миллион токенов. Разместить несколько из них за одним эндпоинтом — с переключением при отказе, если провайдер деградирует, и правилом маршрутизации, которое выбирает модель в зависимости от типа запроса, — меньшая инженерная задача, чем подключать SDK каждого вендора по отдельности; а поскольку сквозной маршрутизатор выставляет счёт по прейскуранту провайдера, изменение цены Meta применяется в тот же день, а не при следующем продлении контракта.

Muse Glimmer — это тот, который вы запускаете сами.

Glimmer стоит выделить из остальных, потому что он переворачивает модель распространения. Meta называет его «открытой моделью, созданной для постоянно работающих локальных агентов», объёмом 30 миллиардов параметров под Apache 2.0, и получить его можно, скачав веса, а не обратившись к конечной точке. По позиционированию самой Meta, он достаточно мал для одной потребительской GPU или Mac, и в качестве целей дизайна она называет вызов инструментов, сохранение состояния между перезапусками и самоуправляемую память на протяжении длительных сессий.

Meta публикует сравнительную таблицу на странице модели Glimmer с Gemma4-31B и Qwen3.6-27B в режиме размышления. Это отобранное вендором сравнение на выбранных вендором бенчмарках, и воспринимать его следует именно так — Glimmer лидирует по большинству агентных строк, которые Meta решила опубликовать, и уступает по GPQA Diamond и Humanity's Last Exam. Мы не повторяем здесь отдельные цифры, поскольку они относятся к модели, которую мы не обслуживаем; если вы выбираете локальную модель, смотрите цифры непосредственно на собственной странице модели Meta и в её опубликованной карточке модели, а затем прогоняйте на ней собственную задачу. Отметим также, что в более ранней версии нашего собственного материала Muse Code описывался как поддерживаемый только в macOS и Linux. В актуальной документации Meta также указан установщик для Windows PowerShell, поэтому это утверждение устарело, и страница Meta имеет приоритет.

Архитектура безопасности, в одном абзаце

Дизайн безопасности Muse — это самая содержательная инженерная работа, которую Meta опубликовала об этом семействе, и с ней стоит ознакомиться в общих чертах, прежде чем решать, какой уровень доступа предоставить персональному агенту. Агент работает внутри Muse Secure VM — выделенной виртуальной машины Linux для каждого пользователя, при этом агентная среда (harness) находится внутри контейнера systemd-nspawn, корень которого сопоставлен с непривилегированным пользователем хоста, поэтому root контейнера — это не root хоста. Учётные данные никогда не попадают к агенту: они хранятся в хранилище, принадлежащем hatch-authd, который выпускает суррогатные токены, а отдельный агент Sentinel является единственным органом разрешений для действий коннекторов и для всего сетевого исходящего трафика. Sentinel оценивает запрос как на L4, так и на L7, выполняет подстановку учётных данных точно в срок на границе сети и использует отслеживание потоков данных на уровне ядра (Meta называет это «tainted egress» — реализовано с помощью eBPF), чтобы процесс, прочитавший ваши данные, не мог воспользоваться путём автоматического разрешения. Классификаторы безопасности работают вне ячейки выполнения именно для того, чтобы злоумышленник не мог отключить их изнутри неё. Собственные цифры Meta по программе вознаграждения за уязвимости служат полезным ориентиром: до 300 000 долларов за действительные отчёты, включая до 130 000 долларов за инъекцию промпта, затрагивающую одного пользователя. Это компания, публикующая цену за режим отказа собственного продукта, что не является нормой. Полное описание находится на research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse и на его чтение стоит потратить двадцать минут.

Что Meta не опубликовала

Справочная страница, которая лишь повторяет маркетинг, — не справочная страница. Вот честное положение дел с пробелами:

• Монолитные бенчмарки. На собственных страницах Meta нет единого опубликованного индексного показателя, который ранжировал бы это семейство относительно передовых аналогов. На странице Muse Spark 1.3 приведена небольшая таблица, сравнивающая GDPval-AA v2, JobBench и один частичный столбец с Muse Spark 1.2, GPT 5.6 Sol и Opus 5, причём значения измерены Meta при выбранных Meta настройках усилий. Это внутренний ablation, а не прямое сравнение, и он не распространяется на агента, Image, Video, Glimmer или Voice Transcribe.

• Любое прямое сравнение при сопоставимом уровне усилий и одинаковом тестовом стенде. Две из этих моделей нигде, где мы могли бы это проверить, не сравнивались друг с другом ни в одном из направлений на одном и том же стенде оценки. Там, где число есть, оно сообщено производителем, и мы указываем это в предложении, где оно приводится.

• Вся коммерческая модель Muse Video. Без даты, цены, капитализации или региона, как указано выше.

• Лимиты запросов и структуры кредитов. Страница документации Meta по ценам и лимитам запросов возвращает отсюда оболочку без читаемых цифр — 107,8xx-байтовый документ без долларовых значений в нём — так что любое число о лимитах Meta было бы выдумано. Единственное исключение — это цены за единицу, приведённые выше, которые мы сегодня прочитали на отдельных страницах моделей Meta.

• Что-либо о том, что говорится на ai.meta.com/muse/. Этот URL возвращает 200 с подтверждающим заголовком и без тела, к которому мы можем получить доступ, поэтому мы не собираемся характеризовать его содержимое.

Что на самом деле можно вызвать и где

Это тот раздел, где утверждения о доступности устаревают быстрее всего, поэтому они приводятся в узкой формулировке и на основе актуальной проверки, а не из смежной статьи. По состоянию на 2026-09-29 каталог OrcaRouter обслуживает ровно два маршрута Muse, проверенные по отдельности через публичный API моделей:

• Meta: Muse Spark 1.2 — контекст на 1 048 576 токенов, $1,25 за миллион входных токенов, $0,15 за миллион кэшированных входных токенов, $4,25 за миллион выходных токенов, указанная дата выпуска — 2026-08-05.

• Meta: Muse Spark 1.1 — тот же контекст на 1 048 576 токенов и тот же тариф $1.25 / $0.15 / $4.25, указанная дата выпуска — 2026-07-16.

Эти две цены совпадают с тарифом, который Meta публикует для muse-spark-1.3 на своей странице модели, — именно так выглядит передача без наценки: вы платите цену из прайс-листа Meta, а мы ничего к ней не добавляем. Muse Spark 1.2 уже доступна на OrcaRouter по точной цене из прайс-листа Meta, и именно её стоит выбрать, если вы переносите существующую рабочую нагрузку Spark.

Больше ничего из этого семейства нет в нашем каталоге, и об этом отсутствии стоит сказать прямо: Muse Spark 1.3, Muse Image, Muse Video, Muse Glimmer, Muse Code и Muse Voice Transcribe сегодня все возвращают not-found из публичного API моделей. Если вам нужен идентификатор 1.3 или цена изображения $0.01, это собственный эндпоинт Meta, а не наш. Уверенное неверное заявление о доступности хуже, чем отсутствие заявления, так что это весь абзац.

Как думать о семье за один проход

Три разграничения делают основную работу. Первое — продукт против модели: Meta Muse — это потребительский агент с интерфейсом и системой разрешений, и это не то, что вы вызываете из кода — вызываемый компонент под ним — Muse Spark. Второе — эндпоинт против скачивания: доступ к каждому участнику, кроме Muse Glimmer, осуществляется через Meta Model API или клиент, построенный на нём, а к Glimmer — через скачивание весов. Третье — выпущенное против анонсированного: Image, Voice Transcribe, Spark и агент уже выпускаются; Video и доступ через очки — нет, и у обоих в обращении появилась ложная дата.

Если вы решаете, что строить в этом квартале, практический вывод таков: Muse Spark — единственный представитель семейства с опубликованной ценой, опубликованным контекстным окном, документированным API и дешёвым путём аварийного переключения — что делает его низкорисковой точкой входа и превращает всё остальное в то, за чем стоит наблюдать, а не в то, вокруг чего стоит строить планы. Если вы решаете, что читать, пост о безопасности — самый ценный документ, который Meta опубликовала об этом семействе, потому что именно он рассказывает, что происходит, когда агент ошибается.