Muse Spark Open
Réseau Neuronal
Muse Spark Open est un modèle à poids ouverts pour la programmation par agents, l'appel d'outils et le travail sur base de code.
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
- 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 Open?
Muse Spark Open est un modèle à poids ouverts, entraîné pour les tâches de développement : scénarios d'écriture de code par agents, appel fiable d'outils et compréhension d'une base de code complète, plutôt que de fragments isolés. Son point fort est une grande précision dès la première tentative, lorsque la correction doit fonctionner immédiatement, sans itérations inutiles. Via BotHub, vous vous y connectez sans VPN ni carte étrangère : paiement par cartes russes en roubles à l'utilisation, les jetons n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre, permettant de basculer facilement et de comparer les réponses, tandis qu'une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle dans un système multimodal sans réécrire l'intégration. Pour les équipes, nous proposons contrat, facture et EDI, un panneau d'administration avec limites, et les données sont chiffrées via AES-GCM sans être conservées. Utilisez Muse Spark Open pour les agents qui modifient eux-mêmes le dépôt et exécutent les tests, pour le refactoring et l'analyse de projets inconnus, pour le débogage et la recherche de bugs, pour la génération de code avec appel d'outils externes et pour la revue des changements avant fusion.Questions fréquentes sur Muse Spark Open
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 : il répond aux requêtes, analyse des documents et des images, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions externes. Il convient à l'analyse de documents volumineux, au travail sur le code, aux tâches de recherche et aux scénarios d'agents nécessitant un long contexte et des outils.
La limite de sortie est de 943 718 jetons par réponse, et la fenêtre de contexte est de 1 048 576 jetons. Cela suffit pour des documents volumineux, de longs extraits de code ou des rapports détaillés sans avoir à diviser la tâche en dizaines de requêtes distinctes.
Oui, le mode de raisonnement est pris en charge : le modèle décompose la tâche étape par étape avant de donner le résultat. Cela aide considérablement pour la logique, les mathématiques, l'analyse de code et les questions où il est important de ne pas deviner la réponse, mais d'y parvenir de manière séquentielle.
Oui, le modèle peut appeler des fonctions et renvoyer du JSON structuré. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, vous le connectez à vos services et agents, et si nécessaire, vous passez à un autre modèle sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, le texte, les images et les documents, y compris dans leur format natif, sont acceptés en entrée. Le modèle lira une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un contrat et en analysera le contenu. Il n'y a aucune mention concernant l'audio et la vidéo dans nos données.
Nous n'avons pas d'informations sur les langues dans nos données, nous ne pouvons donc pas l'évaluer à l'avance — il est plus fiable de tester sur vos propres tâches. Sur BotHub, l'interface est en russe, le paiement se fait par carte en roubles, et l'accès depuis la Fédération de Russie est possible sans VPN ni carte étrangère.