Meta Muse：Meta 个人智能体家族中的每一款模型，以及你真正想要的是哪一款

并不存在一个单独叫 Meta Muse 的东西。取决于别人发给你的是哪个链接，它指的是 Meta 于 2026 年 9 月 8 日在美国推出的消费级智能体——或者它底下的某一个模型：Muse Spark，负责实际思考的原生多模态推理模型；Muse Image和Muse Video，Meta 于 2026 年 7 月 7 日预览的媒体生成器；Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可的 300 亿参数开放权重模型；Muse Code，终端编程智能体；Muse Voice Transcribe，语音转文本模型；以及Muse Realtime Avatar，Meta 于 9 月 23 日在 Connect 2026 上展示的具身层。其中有两个名称所指的根本不是模型：Muse Connectors 是一个产品界面，而 Muse Realtime Voice 是智能体内部的对话层。

本页面的存在就是为了厘清这一点。它不是一篇关于某个已过时事件的新闻报道。它是当前在我们目录中上线的某款模型系列的权威参考页面——即读者在搜索该模型名称后到达的页面。其依据是我们于2026年9月29日通过第一方数据测得的持续搜索需求，而非发布的新鲜度。其中可确定日期的锚点（9月8日为智能体，9月23日为Connect）是用于标注这些产品日期的依据，而非本页面所报道的事件。我们已单独报道了智能体的发布，本页面不再重复报道；若您想了解那则报道，请前往发布报道处查看。

一分钟路由表，以散文形式

从你真正想问的问题开始，到回答它的那一行为止。

• 如果你想要的是面向消费者的产品——一个能读取你的邮件、帮你预订事项、在后台运行，并在花钱前征求许可的个人智能体——那就是 Meta Muse这款智能体，其入口是 Muse 应用，或网页版 muse.ai。Meta 的公告文章列出了它在美国于 iOS、Android 和 muse.ai 上的可用性，并将其描述为对“大多数人所需的大部分功能”免费，在此之上还有订阅方案。这一说法出自 Meta 自己、发布在 Meta 自己的页面上，也是唯一一处声称存在免费层级的地方；关于速率限制或额度配额，则完全没有公布。

• 如果您想要的是那个能回答问题、编写代码的模型——也就是您会通过 API 调用的那个——那就是 Muse Spark，当前标识符为 muse-spark-1.3。Meta 自己的模型页面记录了 100 万词元的上下文窗口，价格为每百万输入词元 1.25 美元、每百万缓存输入词元 0.15 美元、每百万输出词元 4.25 美元，并有更便宜的贡献者层级，价格为 0.10 / 0.002 / 0.20 美元，该层级会将您的流量纳入产品改进计划。

• 如果你想生成或编辑静态图像——那就是Muse Image，一个智能体图像模型，Meta 在其模型页面上为其定价为每张图像 0.01 美元。它不是文本输入、文本输出的模型；它接收提示词和参考图像，并返回图片。

• 如果你想用生成的视频——也就是 Muse Video，而这是该系列中几乎一切都尚未公布的那一个成员。Meta 于 2026 年 7 月 7 日对其进行了预览，此后便再未公布发布日期、定价、片段时长、分辨率或支持地区。任何在没有更新的 Meta 官方公告的情况下引用 Meta Muse Video 具体上线日期或价格的说法，都只是猜测，这其中也包括我们自己。

• 如果你想转录音频——那就是Muse Voice Transcribe，Meta 在其模型页面上为其定价为每小时 0.18 美元（每 1,000 分钟 3.00 美元），并具备说话人归属功能。它不是文本输入模型；它接收音频并输出文本。

• 如果你想在自己的硬件上运行智能体，完全不进行任何 API 调用——那就是Muse Glimmer，300 亿参数，Apache 2.0，小到足以在单块消费级 GPU 或 Mac 上运行，并且由 Meta 以可下载权重的方式分发，而非通过端点提供。

• 如果你想要一个在终端或 CI 中运行的智能体——那就是 Muse Code，一个驱动 Muse Spark 的 CLI，通过一行 shell 脚本即可安装，而且 Meta 现在同时为 macOS/Linux 安装程序和 Windows PowerShell 安装程序提供了文档。

• 如果你希望在对话的另一端有一张面孔和一个声音——那就是 Muse Realtime Avatar，于 2026 年 9 月 23 日与 Meta 题为“让你的 Muse 活起来”的研究文章一同发布。

Meta自己的时间线怎么说

这个家族以序列形式比以列表形式更容易在脑中记住，因为 Meta 在整个 2026 年一直以稳定的节奏发布。这些日期来自 Meta 的研究博客索引，我们读的是它本身，而不是来自任何人对它的总结：

• 2026年4月8日 — “隆重推出 Muse Spark：迈向个人超级智能的规模化”，这是 Meta 超级智能实验室发布的首个 Muse 模型。

• 2026年7月7日—— Muse Image 与 Muse Video 同时发布。Muse Image 已上线，Muse Video 没有。

• 2026年7月9日 — Muse Spark 1.1。

• 2026年8月5日—— Muse Code 与 Muse Spark 1.2 同日登场。

• 2026年8月10日 — Muse Glimmer，开放权重版本发布。

• 2026年9月1日 — Muse Voice Transcribe.

• 2026年9月2日 — Muse Spark 1.3.

• 2026年9月8日——Muse 智能体本身，以及 Meta 的配套文章《我们如何将安全性融入 Muse》。

• 2026 年 9 月 23 日 —— “让缪斯活起来”，实时虚拟形象作品，发布于 Connect 开幕当天。

这里需要做一处更正，因为这个系列在日期上格外容易出错，而广为流传的日期中有一个是错的。Meta 的 Connect 回顾文章标注日期为 2026 年 9 月 24 日，开头写道“昨天，在 Connect 2026 上”。文中称 Meta 将把 Muse 引入其 AI 眼镜，“在未来几个月内”。眼镜端的访问权限于 9 月 23 日公布；它并未发货，Meta 自己的页面也没有称其已可使用。如果你读到 Muse 已于 9 月 23 日登陆 AI 眼镜，那是把一则公告当作可用性来报道，应以 Meta 的页面为准。

开发者界面，以及为什么它比应用本身更重要

这个家族中，构建者真正应该关心的部分并不是智能体。而是 Meta Model API，因为这是 Meta 首次通过一个看起来像你已经拥有的东西的接口来开放 Muse 模型。Meta 自己的快速入门指南说得很直白：Model API“可直接兼容 OpenAI SDK、Anthropic SDK 以及兼容 OpenAI 的智能体 CLI，因此大多数技术栈只需更改 base URL 和密钥即可使用。”base URL 是 https://api.meta.ai/v1，当前 Spark 的模型 ID 是 muse-spark-1.3。

那种兼容性在实践中是否真实，与它在纸面上是否成立是两个不同的问题，而我们尚未运行过它。如今可验证的是，Meta 记录了三条协议路径，而不是一条——Responses API、Chat Completions API 和 Messages API——这通常比单个“OpenAI-compatible”端点是一个更强的信号，因为这意味着 Anthropic 格式路径是有意构建的，而不是临时拼凑上去的。

模态是需要仔细看的地方。Meta 文档中记录的 Muse Spark 输入模态是文本、图像、PDF 和视频，输出为文本。这是一个原生多模态且支持工具使用的模型，而不是一个旁边附带图像端点的文本模型。如果你需要的输出不是文本，Spark 就不是你想要的那个系列成员——这正是 Muse Image 和 Muse Voice Transcribe 作为独立模型、拥有独立定价而存在的全部原因。

这也是路由发挥作用的地方。如此宽泛的一个模型家族意味着你想要哪个模型取决于具体请求，而各成员之间的成本差距很大：每张图像 $0.01 和每音频小时 $0.18 与每百万 token $1.25 完全处在不同的预算区间。把其中多个模型放在一个端点之后，在某个提供商性能下降时进行故障转移，再用一条按请求类型选择模型的路由规则，这比分别接入每个供应商的 SDK 是一个更小的工程问题——而且由于透传路由器按提供商标价计费，Meta 的价格变化当天就会落地，而不必等到下一次合同续签。

Muse Glimmer 就是你自己运行的那一款

Glimmer 值得从其余模型中单独拿出来说，因为它颠覆了分发模式。Meta 称其为“一个为常驻本地智能体打造的开源模型”，拥有 300 亿参数，采用 Apache 2.0 许可，你通过下载权重而非调用端点来获得它。Meta 自身的定位是，它小到足以在单块消费级 GPU 或一台 Mac 上运行，并将工具调用、重启后持久状态以及长会话中的自管理内存列为设计目标。

Meta 在 Glimmer 的模型页面上发布了一张对比表，将其与思考模式下的 Gemma4-31B 和 Qwen3.6-27B 进行对比。这是厂商自行挑选的对比，所用基准也由厂商选定，因此应当以此为前提来解读——在 Meta 选择列出的多数智能体相关行中，Glimmer 处于领先，而在 GPQA Diamond 和 Humanity's Last Exam 上则落后。我们在此不重复具体数字，因为它们属于一个我们并不提供服务的模型；如果你正在挑选本地模型，请直接到 Meta 自己的模型页面及其发布的模型卡上查看这些数字，并用自己的任务实际测试它。另请注意，我们自己的报道早前版本曾将 Muse Code 描述为仅支持 macOS 和 Linux。Meta 当前的文档还列出了 Windows PowerShell 安装程序，因此那个说法已经过时，以 Meta 的页面为准。

安全架构，用一段话说明

Muse 的安全设计是 Meta 就这一产品系列发布过的最具实质性的工程内容，在你决定给个人智能体多少访问权限之前，值得先了解其概要。该智能体运行在 Muse Secure VM 内——每位用户一个专用 Linux VM，其中的智能体执行框架位于一个 systemd-nspawn 容器内，而该容器的 root 被映射到主机上的一个非特权用户，因此容器内的 root 并非主机上的 root。凭据永远不会到达智能体：它们存放在由 hatch-authd 拥有的存储中，由 hatch-authd 签发替代令牌，而一个独立的 Sentinel 智能体是连接器操作以及所有网络出口的唯一权限机构。Sentinel 在 L4 和 L7 两个层面评估请求，在网络边界执行即时凭据替换，并使用内核级数据流跟踪（Meta 称之为“受污染出口”，即 tainted egress，用 eBPF 实现），这样已读取你数据的进程就无法搭上自动允许路径。安全分类器恰好运行在运行时隔离单元之外，正是为了让攻击者无法从内部将其关闭。Meta 自己为漏洞赏金计划给出的数字是有用的校准基准：有效报告最高可达 300,000 美元，其中影响单个用户的提示注入最高可达 130,000 美元。这是一家公司在为自己产品的故障模式标价，而这并不常见。完整报告见 research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse，值得花二十分钟阅读。

Meta 尚未发布的内容

只重复营销话术的参考页面算不上参考页面。下面如实说明这些缺口的状态：

• 整体式基准测试。在 Meta 自己的页面上，没有任何一个已公布的单一指数数值能将这一系列与前沿同类产品进行排名。Muse Spark 1.3 的页面印有一张小表格，将 GDPval-AA v2、JobBench 以及一个不完整的列与 Muse Spark 1.2、GPT 5.6 Sol 和 Opus 5 进行对比，而这些数值是 Meta 在 Meta 选定的投入级别设置下自行测得的。那是一次内部消融实验，而非正面对比，并且其范围并不涵盖 agent、Image、Video、Glimmer 或 Voice Transcribe。

• 在同等投入和测试装置下进行的任何正面比较。在我们能核实的范围内，这两个模型从未在任何地方、以任一方向、在同一评估装置上相互进行过基准测试。凡是存在数字的地方，该数字均由厂商报告，我们会在包含该数字的句子中说明这一点。

• Muse Video 的整体商业形态。不涉及日期、价格、上限或地区，如上所述。

• 速率限制与额度体系。从这里访问，Meta 的定价与速率限制文档页面只返回一个空壳，读不到任何数字——一份 107,8xx 字节、其中不含任何美元金额的文档——因此任何关于 Meta 上限的数字都会是凭空杜撰。唯一的例外是上文引用的单价，那是我们今天在 Meta 的各个模型页面上读到的。

• 任何关于 ai.meta.com/muse/ 所述内容的部分。该 URL 返回 200，并带有一个可确认的标题，但没有我们可以提取的正文，因此我们不会对其内容加以描述。

实际可调用的是什么，以及在哪里

这是可用性声明最快过时的部分，因此它表述得很窄，且来自实时检查，而非同级文章。截至 2026-09-29OrcaRouter 目录恰好提供两条 Muse 路由，并已逐条对照公开模型 API 验证：

• Meta: Muse Spark 1.2——1,048,576 token 上下文，每百万输入 token 1.25 美元，每百万缓存输入 token 0.15 美元，每百万输出 token 4.25 美元，标注发布日期为 2026-08-05。

• Meta：Muse Spark 1.1 —— 同样是 1,048,576 token 的上下文窗口，同样的 $1.25 / $0.15 / $4.25 费率，标注发布日期为 2026-07-16。

这两个价格与 Meta 在其自家模型页面上为 muse-spark-1.3 公布的价格完全一致，这正是零加价直通的样子：你支付 Meta 的标价，我们不会额外加价。Muse Spark 1.2 已以 Meta 的确切标价在 OrcaRouter 上线，如果你要迁移现有的 Spark 工作负载，它就是你的首选。

这个系列中的其他任何模型都不在我们的目录里，而这种缺失值得直说：Muse Spark 1.3、Muse Image、Muse Video、Muse Glimmer、Muse Code 和 Muse Voice Transcribe 如今从公共模型 API 都返回 not-found。如果你想要 1.3 这个标识符，或者 $0.01 的图像价格，那是 Meta 自己的端点，不是我们的。一个自信却错误的可用性说法比不做说法更糟，所以这就是整段内容。

如何一次性思考家庭

三种区分承担了大部分工作。第一，产品与模型之分：Meta Muse 是一个带有 UI 和权限系统的消费者智能体，它不是你能从代码中调用的东西——它底下可调用的东西是 Muse Spark。第二，端点与下载之分：除 Muse Glimmer 之外，每个成员都通过 Meta Model API 或基于它构建的客户端访问，而 Glimmer 则通过下载权重来获取。第三，已发布与已宣布之分：Image、Voice Transcribe、Spark 和该智能体已经推出；Video 和眼镜访问尚未推出，而且两者在流传中都被附上了一个不实的日期。

如果你正在决定本季度要构建什么，务实的解读是，Muse Spark 是该系列中唯一拥有已公布价格、已公布上下文窗口、有文档的 API 以及低成本故障转移路径的成员——这使其成为低风险切入点，并让其他一切都成为值得关注而非需要围绕其规划的东西。如果你正在决定要阅读什么，那么安全文章是 Meta 就该系列发布的最有价值文档，因为它会告诉你当智能体出错时会发生什么。