Muse Spark 1.3 Contributor

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Muse Spark 1.3 Contributor : niveau économique du modèle de raisonnement multimodal de Meta pour le code et les scénarios d'agents.

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Muse Spark 1.3 Contributor

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, max
Fonctionnalités
raisonnement, appel de fonctions
0,12 $

Coût du prompt

(par 1M tokens)

0,24 $

Coût de la réponse

(par 1M tokens)

*Les prix indiqués correspondent à l'utilisation de l'API via les fournisseurs ECO.
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Exemple de code et API pour Muse Spark 1.3 ContributorNous offrons un accès complet à l'API OpenAI via notre service. Tous nos points de terminaison sont entièrement conformes aux points de terminaison OpenAI et peuvent être utilisés avec des plugins ainsi que lors du développement de votre propre logiciel via le SDK.Créer une clé API
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Python
Curl
illustaration

Comment ça marche Muse Spark 1.3 Contributor?

Muse Spark 1.3 Contributor est le niveau Contributor de la gamme de modèles de raisonnement multimodal de Meta : la même approche de raisonnement, mais dans une version économique conçue pour les expériences, l'apprentissage et les premiers stades des scénarios d'agents, multi-agents et de code. Le modèle ne traite pas seulement le texte et conserve la logique de la tâche au fil de la conversation, ce qui le rend adapté aux prototypes qui seront ensuite transférés vers des configurations plus lourdes. Dans BotHub, il est accessible sans VPN ni carte bancaire étrangère : le solde est rechargé avec une carte russe, le paiement s'effectue à l'usage pour les jetons consommés, sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre : basculez et comparez les réponses sur un même prompt. Pour la production, connectez une API unique compatible OpenAI ; le trafic est chiffré en AES-GCM. Pour les entreprises, un contrat, une facture, l'EDI et un panneau d'administration avec limites sont disponibles. Les scénarios sont simples : tester une hypothèse dans le code, assembler un brouillon de schéma multi-agents, comprendre un dépôt inconnu, entraîner des prompts avant de passer à un modèle supérieur ou vérifier rapidement une idée architecturale.

Questions fréquentes sur Muse Spark 1.3 Contributor

Puis-je utiliser les résultats de muse-spark-1.3-contributor à des fins commerciales ?

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.

Que peut faire muse-spark-1.3-contributor et pour quelles tâches est-il adapté ?

muse-spark-1.3-contributor accepte du texte, des documents et des images : il analyse les fichiers et les captures d'écran, répond en fonction du contenu, écrit et corrige du code, et résout des problèmes de raisonnement. Un contexte allant jusqu'à 1 048 576 jetons permet de conserver un projet entier ou une documentation volumineuse dans une seule requête, sans avoir à la diviser.

Combien de texte muse-spark-1.3-contributor peut-il écrire en une seule réponse ?

En une seule réponse, le modèle peut générer jusqu'à 943 718 jetons, ce qui suffit pour un texte très long : une documentation complète, un rapport important ou un module de code volumineux, sans découpage. La longueur réelle dépend de votre requête et des paramètres de génération.

muse-spark-1.3-contributor sait-il raisonner avant de répondre ?

Oui, le raisonnement avant réponse est pris en charge : le modèle élabore d'abord la solution, puis formule le résultat. Cela est visible dans les tâches STEM, la logique, l'analyse de code et les documents longs, où il est important non pas de deviner la réponse, mais de la déduire de manière séquentielle.

muse-spark-1.3-contributor prend-il en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON ?

Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON. Vous pouvez le connecter à des outils, bases de données et services externes, obtenir des réponses selon un schéma défini et les intégrer dans vos pipelines. Dans BotHub, cela se fait via une API unique compatible OpenAI.

Peut-on télécharger des images, de l'audio ou de la vidéo dans muse-spark-1.3-contributor ?

Oui, les images et les documents sont acceptés : envoyez une capture d'écran, un schéma ou un fichier et demandez d'analyser le contenu. La réception d'audio et de vidéo n'est pas indiquée dans nos données, il est donc plus sûr d'utiliser un modèle spécialisé pour ces formats — dans BotHub, il est disponible dans la même fenêtre, sans réécriture de l'intégration.

Dans quelle mesure muse-spark-1.3-contributor comprend-il le russe ?

La langue des prompts et des réponses n'est pas spécifiée dans nos données, nous ne pouvons donc pas promettre de détails. Il est plus simple de tester avec votre propre tâche : posez la question comme vous le souhaitez et comparez le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre. Accès depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère.

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