Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M token 上下文
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为目前美国最强的开源权重模型。该模型面向编码与智能体任务，主打长程任务、复杂软件工程和多步推理，规格为 816B 总参数、42B 激活参数、1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态。
推荐理由：Meta 公布开源权重模型的具体参数与多模态规格，可据此判断其长程编码与智能体任务的定位。
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AI at Meta (X)精选AI 评分7272 Meta 发布 Muse Wonder 与 Muse Wonder Full 模型
Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，官方称其在个人与专业智能体任务上取得 SOTA 表现。更多模型细节见 Meta 研究者博客。
推荐理由：Meta 官方公布 Muse Wonder 两个版本在个人与专业智能体任务上的 SOTA 表现，并给出研究者博客入口。
AI at Meta (X)精选AI 评分7272 Meta 发布 Muse Wonder 系列模型，主打智能体任务
Meta 发布 Muse Wonder 系列，包含 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，称其为目前能力最强的模型，面向个人与专业智能体任务提供前沿性能。Muse Wonder 即日起通过 Meta Model API 和 Muse Code 提供，Muse Wonder Full 即日起面向 Muse Code 订阅用户开放。Muse Wonder 后续还将用于 Meta 的个人智能体产品 Muse，先向订阅用户推出。
推荐理由：Meta 公布 Muse Wonder 系列两款前沿模型，并给出 API 与 Muse Code 的可用入口，读者可据此了解其智能体任务定位。
AI at Meta (X)精选AI 评分6868 Meta 的 AIRA₃ 在 NVIDIA Kaggle 竞赛中获金牌，约 4000 支队伍中排第 8
Meta 称其在 6 月让自主 AI 研究系统 AIRA₃ 参加 NVIDIA 在 Kaggle 举办的竞赛，任务是微调一个 30B 的 Nemotron 模型，使其推理能力更强。AIRA₃ 在约 4000 支队伍中排名第 8，获得金牌，成绩超过使用同等前沿工具的人类参赛者。Meta 认为这表明 AIRA₃ 能在特定能力上把模型提升到接近人类专家的水平。
推荐理由：Meta 公开 AIRA₃ 在 Kaggle 微调竞赛中的名次与参赛条件，可据此判断自主研究系统在模型能力改进上的位置。
AI at Meta (X)AI 评分6262 Meta 在 Muse Code 和 Meta Model API 上线 Muse Spark 1.3 max 推理档
Meta 宣布 Muse Spark 1.3 的 max 推理档已在 Muse Code 和 Meta Model API 上线。被引用的发布者称，该档位在编码和智能体任务上的表现明显更强，并建议即使已用过 Muse Spark 1.3 high 或 xhigh 也值得一试。
AI at Meta (X)AI 评分6262 Meta 发布 Muse Spark 1.3，提升智能体与编码任务表现
Meta 发布 Muse Spark 1.3，重点提升智能体与编码任务表现，并强调实际可用性。新版本可在单一线程中持续处理多个工作流的长程任务，会更主动地向用户提问澄清、在卡住时说明情况、在执行有后果的操作前先确认，并减少对自身能力边界的误判。官方内部对比显示，相比 Muse Spark 1.2，工具调用减少约 20%，token 消耗减少约 25%。
AI at Meta (X)精选AI 评分7272 Meta Superintelligence Labs 发布实时语音感知模型 Muse Voice Transcribe
Meta Superintelligence Labs 发布首个实时音频感知模型 Muse Voice Transcribe，支持实时流式 ASR、20 人以上说话人分离和端点检测。该模型支持多语言并无缝切换语种，可通过语言、关键词和上下文偏置提升准确率，在 Artificial Analysis 流式语音转文字和公开说话人分离基准上排名第一。
推荐理由：Meta 公布实时语音感知模型的能力清单与榜单排名，可据此判断流式 ASR 的当前水平。
AI at Meta (X)AI 评分5858 Meta 公布 Muse Spark 1.2 多模态评测与演示
Meta 公布 Muse Spark 1.2 的新评测与演示，展示该模型在视觉理解与推理上的覆盖范围。Muse Spark 1.2 支持从视觉内容生成可运行代码、把感知转化为物理动作，并具备音视频理解能力，以支持企业场景中视频密集的工作流。演示中，模型解析多模态观测并调用工具，引导机器人在非结构化环境中导航寻找橡皮鸭。