Muse Spark 1.2 Contributor
Rede Neural
Muse Spark 1.2 Contributor é um modelo de raciocínio da Meta para desenvolvedores, disponível no BotHub via muse spark api.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 943 718 tokens
- Níveis de raciocínio
- mínimo, baixo, médio, alto, muito alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Muse Spark 1.2 Contributor?
Muse Spark 1.2 Contributor é um plano de modelo de raciocínio da Meta para desenvolvedores que estão começando a construir seus produtos e desejam manter os custos sob controle: segundo o fornecedor, é significativamente mais barato que o Muse Spark básico, mantendo a mesma análise passo a passo das tarefas. No BotHub, o modelo funciona sem VPN ou cartão estrangeiro: pagamento com cartões russos em rublos por uso de tokens, sem assinatura, e o saldo não utilizado não expira. Mais de 250 redes neurais estão disponíveis na mesma janela — você pode alternar e comparar respostas para o mesmo prompt, e uma API única compatível com OpenAI permite conectar o Muse Spark ao seu serviço e trocar de modelo posteriormente sem reescrever a integração. As solicitações são criptografadas (AES-GCM) e não são salvas, e para equipes há contrato, fatura e painel administrativo com limites. Casos de uso: prototipagem de agentes e pipelines onde o custo da solicitação é crítico; análise de tarefas algorítmicas e lógicas com etapas intermediárias; revisão e depuração de código; processamento em segundo plano de fluxos de solicitações repetitivas; experimentos educacionais e de pesquisa antes de migrar para um modelo mais pesado.Perguntas frequentes sobre Muse Spark 1.2 Contributor
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto da Meta com modo de raciocínio. Ele analisa documentos e imagens volumosos, escreve e refatora código, ajuda com análises, tarefas STEM e textos longos. Adequado para trabalhar com grandes bases de conhecimento e consultas complexas de várias etapas.
O limite de saída é de 943.718 tokens por resposta, um volume muito grande para gerar documentação, análises detalhadas ou grandes fragmentos de código. A janela de contexto é de 1.048.576 tokens, permitindo incluir extensos materiais de origem no diálogo.
Sim, o modo de raciocínio está confirmado. O modelo constrói uma cadeia de passos antes da resposta final, o que ajuda em matemática, lógica, depuração de código e tarefas onde é necessário combinar várias condições sequencialmente. Para consultas simples, isso geralmente é redundante.
Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON. Você o conecta através da API única compatível com OpenAI do BotHub e cria agentes, integrações com serviços externos e pipelines onde a resposta precisa ser analisada programaticamente imediatamente.
Texto, imagens e documentos são aceitos como entrada, incluindo processamento nativo de arquivos. Você pode enviar uma captura de tela, diagrama, tabela ou contrato e pedir para analisar o conteúdo. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados.
Não há medições separadas por idioma em nossos dados, portanto, é mais confiável testar o modelo em sua tarefa real. No BotHub, isso leva um minuto: acesso sem VPN ou cartão estrangeiro, e se necessário, você pode alternar para outro modelo na mesma janela.