--- title: "Muse Spark 1.3 評測與價格：Meta 旗艦模型規格、費用比較與導入指南" description: "Muse Spark 1.3 完整評測與價格解析：具備 1M 上下文與 Agent 長流程能力，每百萬輸入 Token 僅 1.25 美元（資料貢獻者方案 0.1 美元）。本文實測對比 GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5，深入拆解企業計費階層、資料隱私授權條款與開源自架進度。" canonical: "https://yotron-ai.com/blog/meta-muse-spark-1-3-taiwan-business-guide" published: "2026-09-04" last-updated: "2026-09-04" --- # Muse Spark 1.3 評測與價格：Meta 旗艦模型規格、費用比較與導入指南 Muse Spark 1.3 完整評測與價格解析：具備 1M 上下文與 Agent 長流程能力，每百萬輸入 Token 僅 1.25 美元（資料貢獻者方案 0.1 美元）。本文實測對比 GPT-6 Astra 與 Claude Opus 5，深入拆解企業計費階層、資料隱私授權條款與開源自架進度。 這一週 AI 模型發表的密度很高：Anthropic、Google、OpenAI 接連出手，Meta Superintelligence Labs 在 9 月 2 日發表的 Muse Spark 1.3 很容易被忽略。但如果你是替公司算成本的人，這可能是本週最值得看的一則消息：它的 API 輸入價格是每百萬 token 1.25 美元，只有隔天發表的 [GPT-6 Astra](/blog/gpt-6-astra-taiwan-business-guide)（10 美元）的八分之一，而獨立評測的智慧指數兩者持平。 先給結論：**對成本敏感、需要處理長文件或 Agent 工作流的台灣企業，Muse Spark 1.3 值得排進測試名單。但下決定前有兩件事必須先看懂：便宜十倍以上的「貢獻者方案」會把你的資料拿去訓練模型；官方成績表用的 max 模式，現在還不能用。** ## 1. Muse Spark 1.3 是什麼？ Muse Spark 是 Meta Superintelligence Labs 的旗艦模型系列，2026 年 4 月 8 日首發，7 月推出 1.1、8 月推出 1.2、9 月 2 日推出 1.3，五個月內發布四個版本。 1.3 官方公告的重點不是分數，而是「怎麼工作」。Meta 表示新模型能在同一段長對話裡同時處理多項工作；提示不清楚時會主動追問，卡關時會求助，執行有重大影響的動作前會先確認；也更清楚自己做不到什麼，減少硬掰出結果。程式方面，Meta 工程師比較 1.2 與 1.3，新模型的工具呼叫少約 20%、token 少約 25%。 開發者文件列出 1M token 上下文，輸入支援影片、圖片與文件，輸出為文字；提供工具呼叫、電腦操作與搜尋接地（search grounding）的範例。Meta Model API 相容於 OpenAI SDK，把既有的 client 指向 Meta 的端點就能用。 有一句官方公告的話，企業要特別記住：**既有推理模式今天可用，max 模式要等額外安全測試完成後才開放。** 但官方成績表比較的是 max 模式，也就是說，你現在測到的不是那張表上的模型。 今天可透過 Muse Code CLI 與 Meta Model API 使用，OpenRouter 與 Vercel AI Gateway 同日上架；Meta AI app、Facebook 與 Instagram 的消費者版本，Meta 表示會在接下來幾天推出。截至 9 月 4 日，未見 Microsoft Azure 或 AWS Bedrock 的上架公告。 來源：[Introducing Muse Spark 1.3](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3)，Meta AI Research，2026-09-02；[Muse Spark 1.3 模型頁](https://developer.meta.com/ai/models/muse-spark/)，Meta for Developers，2026-09-04 查閱；[Introducing Muse Spark](https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/)，Meta Newsroom，2026-04-08；[Meta 發表 Muse Spark 1.3，強調主動確認與長時多工能力](https://www.ithome.com.tw/news/178674)，iThome，2026-09-03；[Meta says it has caught up with Anthropic and OpenAI](https://siliconangle.com/2026/09/02/meta-says-it-has-caught-up-with-anthropic-and-openai-after-releasing-muse-spark-1-3-its-most-powerful-llm-so-far/)，SiliconANGLE，2026-09-02。 ## 2. 價格：兩個方案差十倍以上，差別在你的資料 Meta 開發者頁面列出兩個模型代號，同一個模型、兩種價格： - **muse-spark-1.3（標準）**：每百萬 token 輸入 1.25 美元、快取輸入 0.15 美元、輸出 4.25 美元。官方標示「不用於改進我們的產品」。 - **muse-spark-1.3-contributor（貢獻者）**：輸入 0.10 美元、快取輸入 0.002 美元、輸出 0.20 美元。官方標示「用於改進我們的產品」；Vercel 的上架說明寫得更直接：Meta 會用傳送到這個方案的輸入與輸出來訓練與改進模型，以此換取較低的價格。 對照 OpenAI 定價頁：GPT-6 Astra 為 10／50 美元，GPT-5.6 Sol 為 4／20 美元，GPT-5.6 Terra 為 2／12 美元。Muse Spark 1.3 標準方案的輸入價格是 Astra 的八分之一、Sol 的約三分之一；貢獻者方案再便宜 12 到 21 倍。Meta 首席 AI 長 Alexandr Wang 也表示，開發者使用 1.3 不需要比 1.2 多付錢。 **對台灣企業的判斷很簡單：貢獻者方案只適合公開資料或合成資料的實驗。** 任何含客戶個資、合約、報價或內部文件的流程，都不應該用它。一來有個資法與保密義務，二來你無法控制資料進入模型之後的去向。省下的 API 費用，抵不過一次資料外流的代價。 另一個要看清的數字是「每個任務成本」。Artificial Analysis 量測 Muse Spark 1.3 xhigh 跑完智慧指數平均每題 0.55 美元，比 GPT-5.6 Sol max 的 0.95 美元、Claude Opus 5 high 的 1.23 美元便宜，是同分數區間中最省的；但比前一代 1.2 的 0.40 美元高。原因是 1.3 在 Agent 類測試平均多用約 57% 的輸入 token。單價沒變，用量變了，這也是為什麼估算成本不能只看價目表。 來源：[Muse Spark 1.3 模型頁](https://developer.meta.com/ai/models/muse-spark/)，Meta for Developers，2026-09-04 查閱；[Muse Spark 1.3 now available on AI Gateway](https://vercel.com/changelog/muse-spark-1-3-now-available-on-ai-gateway)，Vercel，2026-09-02；[OpenAI API 定價](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)，OpenAI，2026-09-04 查閱；[Muse Spark 1.3](https://artificialanalysis.ai/articles/muse-spark-1-3)，Artificial Analysis，2026-09-02；[Meta 推 Muse Spark 1.3，AI Agent 要長時間替人工作得先解決哪些問題？](https://www.techorange.com/2026/09/03/meta-muse-spark-1-3-ai-agent/)，TechOrange 科技報橘，2026-09-03。 ## 3. 獨立評測：追上第二集團，還不是第一 **已知事實一：智慧指數與 OpenAI 持平，落後 Anthropic。** Artificial Analysis Intelligence Index（2026 年 9 月 2 日）：Claude Fable 5.1 max 66、Claude Opus 5 max 63、Muse Spark 1.3 max 62、Muse Spark 1.3 xhigh 61、GPT-5.6 Sol max 61、Gemini 3.8 Flash 59、Muse Spark 1.2 為 57。隔天發表的 GPT-6 Astra 在同一指數為 61。也就是說，現在能用的 xhigh 模式與 OpenAI 兩代旗艦同分，比前一代進步 4 分。 **已知事實二：進步集中在 Agent 與科學推理，長文本推理與知識準確度退步。** 同一份評測中，Tau3-Bench Banking 從 35% 升到 47%，GPQA Diamond 從 90% 升到 94%，Terminal-Bench 2.1 從 80% 升到 85%，GDPval-AA v2 從 1615 升到 1709 Elo；但長上下文推理 AA-LCR 從 83% 降到 79%，AA-Omniscience 知識準確度從 45% 降到 42%。 **已知事實三：Meta 自己的成績表也承認有輸有贏。** 開發者頁面以 max 模式對比 GPT-5.6 Sol max 與 Claude Opus 5 max：程式與長文本類領先，DeepSWE v1.1 為 75.4（Opus 5 為 74.0、Sol 為 73.0），MRCR 512K 到 1M 長文本為 98.1（Sol 為 73.8）；但知識工作 GDPval-AA v2 為 1754（Opus 5 為 1824），電腦操作 OSWorld 2.0 為 66.9（Opus 5 為 68.3），專業工具使用 JobBench 為 64.9（Opus 5 為 65.7），三項都落後 Anthropic。 **編輯分析：** 對台灣企業最有意義的是「長文本成績加上價格」這個組合。合約比對、規格審查這類要一次讀完幾十萬 token 的流程，Muse Spark 1.3 的 MRCR 成績與每百萬 token 1.25 美元的價格，是目前最便宜的可行選項之一。但 AA-LCR 退步提醒你：長文本「找得到」不等於「推理得好」，要用自己的文件測，不要只看官方表。 來源：[Muse Spark 1.3](https://artificialanalysis.ai/articles/muse-spark-1-3)，Artificial Analysis，2026-09-02；[Benchmarking GPT-6 Astra](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra)，Artificial Analysis，2026-09-03；[Muse Spark 1.3 模型頁](https://developer.meta.com/ai/models/muse-spark/)，Meta for Developers，2026-09-04 查閱。 ## 4. 開放權重：說了很久，還沒發生 很多台灣企業對 Meta 模型的印象還停在 Llama 時代：可以下載、可以自架、資料不出門。Muse Spark 1.3 不是這樣的模型。它只提供雲端 API，沒有公開權重。Meta 在公告的「展望」段落把「Muse Spark 開放權重釋出」列為路線圖項目，但 SiliconANGLE 報導 Meta 尚未決定是否釋出 1.3 的權重，而先前承諾的 1.2 權重也還沒兌現；The Register 則指出 Mark Zuckerberg 只說「很快」，沒有版本、日期或授權條款。 目前真正能下載自架的是另一個模型：Muse Glimmer 30B，採 Apache 2.0 授權，權重放在 Hugging Face，Meta 說它小到能在單張消費級 GPU 或 Mac 上執行，設計目標是本地端 Agent 與程式工作。它的訓練策略衍生自 Muse Spark，但能力層級不同，不能當成 Spark 1.3 的替代品。 **對企業的意義：** 如果採購理由是「Meta 等於開源、可以自架」，這個理由目前不成立。需要資料完全不出門的團隊，應該評估 Muse Glimmer 或其他開放權重模型，而不是等 Spark 的權重。 來源：[Introducing Muse Spark 1.3](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3)，Meta AI Research，2026-09-02；[Meta says it has caught up with Anthropic and OpenAI](https://siliconangle.com/2026/09/02/meta-says-it-has-caught-up-with-anthropic-and-openai-after-releasing-muse-spark-1-3-its-most-powerful-llm-so-far/)，SiliconANGLE，2026-09-02；[Zuck's Muse to spark joy with open weights release 'soon'](https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/09/02/zucks-muse-to-spark-joy-with-open-weights-release-soon/5294093)，The Register，2026-09-02；[Muse Glimmer 模型頁](https://developer.meta.com/ai/models/muse-glimmer/)，Meta for Developers，2026-09-04 查閱；[Meta Open-Sources Muse Glimmer](https://www.infoq.com/news/2026/08/meta-muse-glimmer/)，InfoQ，2026-08-14。 ## 5. 優創的建議：誰該現在測、誰可以先等 **建議現在就排測試的團隊：** - 需要一次讀完大量文件再輸出結構化結果的流程，例如合約比對、規格審查、報價單彙整。 - 已經有 Agent 工作流、對每個任務成本敏感的團隊。用相同任務比較 Muse Spark 1.3 與現用模型的 token 用量與成本，而不是只比單價。 - 使用終端機 Agent 的開發團隊，可以直接用 Muse Code 實測。 **建議先等的團隊：** - 需要 max 模式才能達到的複雜推理任務，因為它還沒開放。 - 需要 Microsoft Azure 或 AWS 企業合約、資料駐留與稽核條款的團隊，目前只有 Meta 自家 API、OpenRouter 與 Vercel 三條路。 - 需要繁體中文表現證據的團隊。iThome 與 TechOrange 的報導都是轉述全球資訊，截至 9 月 4 日沒有公開的繁中測試。 模型選型的原則沒有變：先看任務型態，再看模型。同一週的另外兩個選項，可以參考 [GPT-6 Astra 導入前要看懂的 5 件事](/blog/gpt-6-astra-taiwan-business-guide) 與 [Gemini 3.8 Flash 值得推薦嗎](/blog/gemini-3-8-flash-recommendation)。 ### 四步驟驗收流程 1. **只用標準方案，只用去識別化資料：** 在 Meta Model API 選 `muse-spark-1.3`，不要為了省錢切到貢獻者方案。測試資料先去識別化。 2. **相同任務比較：** 用同一組真實任務，比較 Muse Spark 1.3 與現用模型的品質、延遲、每個任務的 token 用量與成本。成本要算整條工作流，方法見 [台灣企業導入 AI Agent 真正要算的成本](/blog/taiwan-enterprise-ai-agent-workflow-cost)。 3. **權限與紀錄：** 「執行重大動作前先確認」是模型行為，不是企業的控制手段。工具權限、操作紀錄與人工接手點仍要自己建，做法見 [AI Agent 進入 Production 前要先建好控制面](/blog/ai-agent-production-control-plane-fde)。 4. **通過驗收再擴大：** 依 [AI 導入前的 5 個 ROI 評估步驟](/blog/sme-ai-roi-pre-adoption-evaluation) 建立基準，品質、成本與錯誤率同時達標才進正式流程；max 模式開放後再跑一次同樣的測試。 ## 來源與更新提醒 - [Introducing Muse Spark 1.3](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3)，Meta AI Research，2026-09-02。 - [Muse Spark 1.3 模型頁與定價](https://developer.meta.com/ai/models/muse-spark/)，Meta for Developers，2026-09-04 查閱。 - [Introducing Muse Spark](https://about.fb.com/news/2026/04/introducing-muse-spark-meta-superintelligence-labs/)，Meta Newsroom，2026-04-08。 - [Muse Glimmer 模型頁](https://developer.meta.com/ai/models/muse-glimmer/)，Meta for Developers，2026-09-04 查閱。 - [Muse Spark 1.3](https://artificialanalysis.ai/articles/muse-spark-1-3)，Artificial Analysis，2026-09-02。 - [Benchmarking GPT-6 Astra](https://artificialanalysis.ai/articles/benchmarking-gpt-6-astra)，Artificial Analysis，2026-09-03。 - [OpenAI API 定價](https://developers.openai.com/api/docs/pricing)，OpenAI，2026-09-04 查閱。 - [Muse Spark 1.3 now available on AI Gateway](https://vercel.com/changelog/muse-spark-1-3-now-available-on-ai-gateway)，Vercel，2026-09-02。 - [Meta says it has caught up with Anthropic and OpenAI after releasing Muse Spark 1.3](https://siliconangle.com/2026/09/02/meta-says-it-has-caught-up-with-anthropic-and-openai-after-releasing-muse-spark-1-3-its-most-powerful-llm-so-far/)，SiliconANGLE，2026-09-02。 - [Zuck's Muse to spark joy with open weights release 'soon'](https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/09/02/zucks-muse-to-spark-joy-with-open-weights-release-soon/5294093)，The Register，2026-09-02。 - [Meta 發表 Muse Spark 1.3，強調主動確認與長時多工能力](https://www.ithome.com.tw/news/178674)，iThome，2026-09-03。 - [Meta 推 Muse Spark 1.3，AI Agent 要長時間替人工作得先解決哪些問題？](https://www.techorange.com/2026/09/03/meta-muse-spark-1-3-ai-agent/)，TechOrange 科技報橘，2026-09-03。 - [Meta Open-Sources Muse Glimmer](https://www.infoq.com/news/2026/08/meta-muse-glimmer/)，InfoQ，2026-08-14。 模型能力、開放地區、API 限制、價格與資料使用條款可能隨時變動；獨立評測的版本與方法也會更新。本文的建議是依官方資料、獨立評測與企業導入方法提出的實務判斷，不代表任何模型在所有任務中都有相同表現，也不是 Meta 或任何評測機構的官方背書。 --- ## 相關推薦與延伸閱讀 - [GPT-6 Astra 上線：OpenAI 新旗艦模型，台灣企業導入前要看懂的 5 件事](/blog/gpt-6-astra-taiwan-business-guide)：OpenAI 於 2026 年 9 月 3 日發表 GPT-6 Astra：105 萬 token 上下文、電腦操作能力、每百萬 token 10／50 美元。 - [Gemini 3.8 Flash 評價：Thinking 成本陷阱、能否取代旗艦與升級建議](/blog/gemini-3-8-flash-recommendation)：Gemini 3.8 Flash 評價整理：拆解 DeepSWE 73.7% 對 3.7 Flash 65.3% 的官方評測，說明思考 Token 以輸出費率計 - 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