Meta Superintelligence Labs ha rilasciato Muse Spark 1.1 e, insieme, ha aperto la public preview della Meta Model API. È qui il cambio strutturale: i modelli Meta arrivavano finora agli sviluppatori soprattutto come open weights, mentre Muse Spark 1.1 è chiuso, hosted e metered per token.
Cosa offre
È un modello di reasoning multimodale pensato per task agentici, con reasoning effort regolabile per richiesta. Accetta testo, immagini, video e documenti e produce testo; l’API espone structured output, parallel tool calling, una Files API e prompt caching, oltre a un tool web_search con risposte citate. La context window è di un milione di token (1.048.576 secondo i docs). Sul prezzo: gratis in modalità «Thinking» nell’app Meta AI, mentre per gli sviluppatori è 1,25 dollari per milione di token in input e 4,25 in output, con 20 dollari di crediti iniziali. La preview è per ora solo USA.
Un modello di orchestrazione
La tabella di benchmark pubblicata da Meta (dati vendor-reported, con i rivali mostrati nelle configurazioni migliori) è netta: Muse Spark 1.1 guida sulle righe di tool use — MCP Atlas 88,1, JobBench 54,7, Humanity’s Last Exam 62,1 — ma resta terzo sul coding e sul multimodale, con SWE-Bench Pro a 61,5 contro il 69,2 di Opus 4.8. È insomma un modello di orchestrazione, non un leader di accuratezza sul codice. A spiegarlo è il comportamento: gestisce attivamente il milione di token compattando il contesto, delega a subagent paralleli e generalizza zero-shot a tool, MCP server e skill non visti.
In sintesi
- Meta passa per la prima volta a un modello di frontiera chiuso e a pagamento, con API OpenAI-compatibile.
- Prezzi 1,25/4,25 dollari per milione di token, context 1M, preview solo USA.
- Primeggia sulle eval di tool use ma insegue sul coding: va valutato come orchestratore, ricordando che i numeri sono dichiarati dal vendor.
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