Muse Spark 1.2 Contributor
Réseau Neuronal
Muse Spark 1.2 Contributor est un modèle de raisonnement de Meta pour les développeurs, disponible sur BotHub via l'API Muse Spark.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 943 718 tokens
- Niveaux de raisonnement
- minimal, faible, moyen, élevé, très élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Muse Spark 1.2 Contributor?
Muse Spark 1.2 Contributor est un tarif de modèle de raisonnement de Meta pour les développeurs qui lancent leurs produits et souhaitent maîtriser leurs coûts : selon le fournisseur, il est nettement moins cher que le Muse Spark de base, tout en conservant l'analyse étape par étape. Via BotHub, le modèle fonctionne sans VPN ni carte étrangère : paiement en roubles par carte russe à l'usage, sans abonnement, et le solde inutilisé n'expire pas. Plus de 250 réseaux neuronaux sont disponibles dans la même fenêtre — vous pouvez basculer et comparer les réponses à une même invite, et une API unique compatible OpenAI permet de connecter Muse Spark à votre service et de changer de modèle plus tard sans réécrire l'intégration. Les requêtes sont chiffrées (AES-GCM) et non conservées, et pour les équipes, il existe un contrat, une facture et un panneau d'administration avec des limites. Scénarios d'utilisation : prototypage d'agents et de pipelines où le coût est critique ; analyse de problèmes logiques avec étapes intermédiaires ; revue et débogage de code ; traitement de flux de requêtes similaires ; expériences avant de passer à un modèle plus lourd.Questions fréquentes sur Muse Spark 1.2 Contributor
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle textuel de Meta avec un mode de raisonnement. Il analyse des documents et images volumineux, écrit et refactorise du code, aide à l'analyse, aux tâches STEM et aux textes longs. Adapté aux grandes bases de connaissances et aux requêtes complexes en plusieurs étapes.
La limite de sortie est de 943 718 jetons par réponse, un volume très important pour générer de la documentation, des analyses détaillées ou de grands fragments de code. La fenêtre contextuelle est de 1 048 576 jetons, permettant d'inclure de vastes documents sources dans le dialogue.
Oui, le mode de raisonnement est confirmé. Le modèle construit une chaîne d'étapes avant la réponse finale, ce qui aide en mathématiques, logique, débogage de code et tâches nécessitant de combiner plusieurs conditions. Pour les requêtes simples, c'est généralement superflu.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. Vous le connectez via l'API unique compatible OpenAI de BotHub pour créer des agents, des intégrations avec des services externes et des pipelines où la réponse doit être analysée par programme.
Le texte, les images et les documents sont acceptés en entrée, y compris le traitement natif des fichiers. Vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un contrat et demander d'analyser le contenu. Nous n'avons pas d'informations sur l'audio et la vidéo.
Il n'y a pas de mesures spécifiques par langue dans nos données, il est donc plus fiable de tester le modèle sur votre tâche réelle. Sur BotHub, cela prend une minute : accès sans VPN ni carte étrangère, et vous pouvez passer à un autre modèle dans la même fenêtre si nécessaire.