Meta 发布 Muse Spark 1.3，改进智能体与编码任务表现
Meta 发布 Muse Spark 1.3，在智能体与编码任务上性能提升，max reasoning 版本已在 Muse Code 和 Meta Model API 上线。
推荐理由：官方给出智能体与编码任务的改进细节和工具调用、token 消耗降幅，可据此判断长任务工作流的变化。
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Meta AI Research · Muse精选AI 评分7474 Meta 发布 Muse Voice Transcribe 实时语音感知模型
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Voice Transcribe，这是其首款实时音频感知模型，支持流式 ASR、20 人以上说话人分离和端点检测。模型原生支持任意中英混说，训练覆盖 70 多种语言，其中 25 种经过充分验证，并支持超过一小时的长音频输入。官方称其在 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技术细节与基准排名，读者可了解流式 ASR 与说话人分离的实现路径。
Meta AI Research · Muse精选AI 评分6666 Meta 发布 Muse Spark 1.2 多模态评测结果
Meta 公布 Muse Spark 1.2 的新评测结果与演示，展示其在视觉编码、图表理解、视觉推理和知识密集型任务上的表现，并称多模态提升在模型可调用工具时最明显。该模型支持将图像或视频转为可运行代码、面向机器人的空间智能与音视频理解，已上线 Meta Model API 和 Muse Code，官方同时预览了内部评测 WildArtifactBench 并放出 10 个任务。
推荐理由：官方给出 Muse Spark 1.2 在多模态任务上的新评测与演示，可了解其在视觉编码、机器人和音视频理解上的能力边界。
Meta AI Research · Muse精选AI 评分8080 Meta 发布开源智能体模型 Muse Glimmer，30B 参数可在本地设备运行
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Glimmer，一个 30B 参数的开源智能体模型，权重以 Apache 2.0 许可在 Hugging Face 开放下载。
推荐理由：Meta 开源 30B 端侧智能体模型，量化后可在单张消费级 GPU 上运行，读者可据此判断本地智能体的可行边界。
Meta AI Research · Muse精选AI 评分8585 Meta 发布 Muse Spark 1.1 多模态推理模型并开放 Meta Model API 预览
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark 1.1，这是 Muse Spark 的升级版多模态推理模型，面向智能体任务，在工具与电脑操作、编码和多模态理解上有明显提升。
推荐理由：Meta 发布面向智能体任务的多模态推理模型，并首次开放 Meta Model API 公共预览，读者可据此了解其能力定位与接入方式。