Muse Spark Open
Red Neuronal
Muse Spark Open es un modelo de pesos abiertos para programación de agentes, llamada a herramientas y trabajo con bases de código.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 943 718 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto, muy alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Muse Spark Open?
Muse Spark Open es un modelo de pesos abiertos entrenado para tareas de desarrollo: escenarios de escritura de código por agentes, llamada fiable a herramientas y comprensión de bases de código completas, no solo fragmentos. Su punto fuerte es la alta precisión al primer intento, donde la corrección debe funcionar de inmediato, sin iteraciones innecesarias. A través de BotHub, te conectas sin VPN ni tarjetas extranjeras: pago con tarjetas rusas en rublos según el uso, los tokens no caducan. Tienes más de 250 modelos en una ventana para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración. Para equipos hay contratos, facturas, panel de administración con límites, y los datos se cifran con AES-GCM sin guardarse. Usa Muse Spark Open para agentes que editan repositorios y ejecutan pruebas, para refactorización, análisis de proyectos desconocidos, depuración de errores, generación de código con herramientas externas y revisión de cambios antes de fusionar.Preguntas frecuentes sobre Muse Spark Open
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Meta: responde consultas, analiza documentos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones externas. Adecuado para analizar materiales extensos, trabajar con código, tareas de investigación y escenarios de agentes que requieren contexto largo y herramientas.
El límite de salida es de 943,718 tokens por respuesta, y la ventana de contexto es de 1,048,576 tokens. Esto es suficiente para documentos extensos, volcados de código largos o informes detallados sin dividir la tarea en decenas de consultas separadas.
Sí, se admite el modo de razonamiento: el modelo desglosa la tarea paso a paso antes de dar el resultado. Esto ayuda notablemente en lógica, matemáticas, análisis de código y preguntas donde es importante llegar a la respuesta de forma secuencial en lugar de adivinar.
Sí, el modelo puede llamar a funciones y devolver JSON estructurado. A través de la API única compatible con OpenAI de BotHub, la conectas a tus servicios y agentes, y si es necesario, cambias a otro modelo sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se aceptan texto, imágenes y documentos, incluidos formatos nativos. El modelo leerá capturas de pantalla, esquemas, PDF o contratos y analizará el contenido. No hay información sobre audio y video en nuestros datos.
No tenemos información sobre idiomas en nuestros datos, por lo que no podemos evaluarlo de antemano; es más fiable probarlo con tus propias tareas. En BotHub, la interfaz está en ruso, el pago es con tarjeta en rublos y el acceso desde la Federación Rusa es sin VPN ni tarjetas extranjeras.