Muse Spark 1.1：Meta 三個月內智能指數提升8點
Meta 的 Muse Spark 1.1 在人工智能分析智能指數中得分為51，較三個月前的1.0版本提升8點。該模型在科學推理、編碼和知識方面進步顯著，代智能工作也有大幅改善，但仍落後於前沿模型。它是最具代幣效率的模型之一，且運行成本較低。
Meta 最新發布的 Muse Spark 1.1 模型在人工智能分析（Artificial Analysis）的智能指數中取得了51分，相比三個月前的 Muse Spark 1.0（43分）提升了8點。這一成績使其與 GLM-5.2（max）、GPT-5.4（xhigh）和 GPT-5.6 Luna（max）並列，僅落後於 Grok 4.5（high）的54分，而領先模型 Claude Fable 5 則達到60分。
Muse Spark 1.1 的進步主要集中在科學推理、編碼和知識領域。在編碼指數上，它提升了12點至71分；SciCode 測試中達到58%，僅次於 Claude Fable 5（60%）和 Gemini 3.1 Pro Preview（59%）。在《人類最後的考試》中，它取得了45%的分數，與 Claude Opus 4.8（max）的46%僅差1個百分點。代智能工作（以 GDPval-AA v2 衡量）的 Elo 評分從1144提升至1376，但與其他前沿模型相比仍有差距。
值得注意的是，Muse Spark 1.1 在 AA-Omniscience 測試中的得分從4猛增至18，這主要是由於模型更傾向於避免回答而非給出錯誤答案。其幻覺率從73%大幅下降至38%，準確率基本持平（45%降至41%）。相比之下，Grok 4.5 則通過提高準確率實現增長，但幻覺率也有所上升。
在效率方面，Muse Spark 1.1 表現出色。運行智能指數僅消耗9400萬輸出代幣，低於同等水平模型（如 GPT-5.4 的1.09億和 GPT-5.6 Luna 的1.25億）。結合 Meta 的定價（輸入1.25美元/百萬代幣，輸出4.25美元/百萬代幣），每次智能指數任務成本約為0.26美元，僅次於 GPT-5.6 Luna（0.21美元）。
其他關鍵特性包括：上下文窗口從262k提升至100萬代幣；輸出速度中位數約114代幣/秒，首字響應時間約21秒；初始僅通過 Meta 自有 API 提供。對於需要高性價比、高效能模型的用户而言，Muse Spark 1.1 是一個極具競爭力的選擇。