Muse Spark Open：2026-10-15 公開權重，816B 總參數／42B 啟用的 MoE＋原生多模態 Perception Encoder，1,048,576 tokens context；第三方平台 API 定價 input $1.25／output $4.25（快取 input $0.15），跟兩個月前的閉源 Muse Spark 1.2 完全相同；Meta 官方比較表中，Muse Spark Open 在 JobBench（61.8）、MCP-Atlas（89.2）兩項 agentic 測試是所有列出模型裡最高分，但 AA Intelligence Index 僅 39 分，落後 GLM 5.3（45）與 Kimi K3（44）；可在兩台 Apple M5 Ultra Mac Studio 用 MLX 跑滿整個模型，是該規格第一款做到這件事的模型。
Muse Wonder（API 可呼叫）與 Muse Wonder Full（僅限 Muse Code 訂閱）：2026-10-12 發佈，1,048,576 tokens context，定價 $4.00/1M input（快取 $0.20）／$20.00/1M output，與 Claude Opus 5.5 完全同價；官方自測 Terminal-Bench 4.0-AA 85.6（Wonder）/85.5（Full）均超過 Opus 5.5 的 81.5，SWE-Marathon 78.8/79.0 同樣領先 Opus 5.5 的 74.2；但獨立評測機構 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 把 Wonder 列在 52 分（219 模型中第 9）、Wonder Full 56 分（699 模型中第 4），低於 Meta 自己公佈的 56/59.0，也低於 Opus 5.5 的 58 分。這是 Meta 自 2025 年 8 月重組 AI 團隊後首款前沿級模型，兩個 checkpoint 能力分工不對稱：Wonder 在 AutomationBench／GDP.pdf 領先 Full，Full 則在 JobBench／Vals Finance／MemoryBench 大幅領先 Wonder。
Muse Spark 是 Meta 的閉源 agentic 模型線：1.3 以 1M context、多模態輸入與長程工具迴圈為主力，Standard 每 1M tokens 為 $1.25 input／$4.25 output，Contributor 則以資料訓練權換取 $0.10／$0.20。它不是 Llama 的下一版，而是 Meta 把模型、API 與 coding agent 一起產品化的另一條線。