Muse Voice Transcribe（muse-voice-transcribe-1.0）：Meta Superintelligence Labs 首款即時語音感知模型，2026-09-01 上線；閉源，僅提供 API，$0.18／小時音訊（$3.00／千分鐘）；Streaming 最終逐字稿 WER 3.1%（Artificial Analysis AA-WER Streaming 第一，優於 Cartesia Ink-2 的 3.4%），語音結束到出稿延遲僅 0.16 秒；單一模型同時做 ASR、20+ 人 diarization、endpointing，取代過去需串接三套系統的作法
Muse Spark 1.2：1M context window、input $1.25/output $4.25 per 1M tokens（與 1.1 相同）、AA Intelligence Index 57、GDPval-AA v2 Elo 大跳 260 分到 1631（全場第 5），搭配首款程式碼 agent Muse Code 主打長時間多 agent 協作
Llama 是 Meta 推出的開源 LLM 家族，以企業部署量最大、生態最成熟聞名。Llama 4 Scout（10M context）和 Maverick（17B active / 400B total MoE）是目前的開源多模態標竿，但 Meta 已在 2026 年 4 月轉向閉源 Muse Spark——Llama 4 很可能是最後一個主要的開源 Llama，且授權不是真正的開源（Llama 4 Community License，月活超 7 億需另外授權）。
2026 年 8 月 Meta Superintelligence Labs 發布 Muse Code beta。閉源靜態 binary、Muse Spark 1.2 模型、平行子 agent + worktree 隔離。最大爭議是定價：標準版 $1.25/$4.25 per M tokens，Contributor 版 $0.10/$0.20——便宜 20 倍，但你的程式碼進 Meta 的訓練管線。
Muse Glimmer（HF：meta-models/Muse-Glimmer-30B）：29.6B 參數、131K+ context、Apache 2.0 全開源，本地部署零 token 成本；MCP Atlas 75.5 分（同級 Gemma4-31B 54.2、Qwen3.6-27B 62.5）、SWE-Bench Pro 51.2 分領先同級，但 OSWorld-Verified、TerminalBench 2.1 落後 Qwen3.6-27B；4-bit 量化後 20GB 內可跑，RTX 5090 上 DFlash 投機解碼提速 3.1 倍
Northeastern 實測 17,260 個 Android app，零個啟動麥克風。2026-05 FTC 更認定號稱在「偷聽」的 Cox Media Group 根本沒蒐集語音，賣的是資料掮客的二手 email 名單，三家合計罰 93 萬美元。真正的管線是站外事件回流、相似受眾外溢、通訊錄社交圖與位置掮客。
矽谷一線公司各自獨立打造內部 AI coding agent，從 Slack 訊息到 merged PR 全程自動化。深入拆解 Stripe、Ramp、Coinbase、Spotify 四家的架構，再擴展到 Google、Meta、Amazon、Uber、Goldman Sachs、Walmart 等十多家公司的做法與指標。