Muse Spark 1.3 공개, 긴 에이전트 작업과 코딩 효율 개선

Meta가 장시간 이어지는 에이전트 워크플로와 코딩 작업에 맞춰 Muse Spark 1.3을 개선하고, Muse Code와 Meta Model API에 공개함 하나의 긴 대화에서 여러 작업과 이전 결과를 추적하고, 서로 충돌하는 정보를 정리하며 계획의 빈틈을 스스로 보완하도록 훈련됨 모호한 요청에는 추가 질문을 하고 막히면 도움을 요청하며, 되돌리기 어려운 작업은 실행 전에 확인하는 등 사용자와의 협업 능력을 강화함 Muse Spark 1.2보다 불필요한 대화와 장황한 출력을 줄였으며, Meta 내부 비교에서 도구 호출은 약 20%, 토큰 사용은 약 25% 감소함 100만 토큰 컨텍스트를 제공하며, 사용 데이터를 모델 개선에 제공하는 버전은 입력 0.10달러, 출력 0.20달러로 일반 버전보다 크게 저렴함 장기 실행 에이전트와 코딩 성능 Muse Spark 1.3은 장기 추론과 에이전트 작업의 안정성, 실제 사용성 개선에 초점을 맞춤 하나의 긴 대화에서 여러 작업의 맥락과 이전 결과를 추적하며, 정리되지 않았거나 서로 충돌하는 입력도 처리함 작업에 필요한 정보가 부족하면 사용자에게 추가 입력을 요청함 여러 단계의 지시에서도 세부 요구사항을 놓치거나 작업 흐름에서 벗어나는 문제를 줄임 장기 코딩 워크플로에서는 불필요한 상호작용과 장황한 출력을 줄이고 더 깔끔한 코드를 생성하도록 조정됨 Meta 내부 비교에서 Muse Spark 1.2보다 도구 호출은 약 20%, 토큰 사용은 약 25% 줄었음 코딩 에이전트나 AI 개발 파트너로 활용할 수 있으며, 여러 코딩 평가에서 프런티어 모델과 경쟁 가능한 성능을 보임 어려운 추론과 에이전트 작업을 위한 max reasoning은 추가 안전성 테스트를 마친 뒤 제공할 예정임 멀티모달 인식과 실제 환경 실행 비디오, 이미지, 문서를 직접 인식하는 네이티브 멀티모달 지각을 지원함 시각적 추론은 미리 작성된 절차가 아니라 실제 실행 환경에서 이뤄짐 스크린샷이나 영상 클립을 입력해 모델이 화면을 해석하고 소프트웨어를 구축하도록 할 수 있음 모델별 데이터 정책과 가격 사용 데이터의 모델 개선 활용 여부에 따라 두 API 모델로 제공하며, 모두 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원함 가격은 100만 토큰(Mtok) 기준임 muse-spark-1.3-contributor 사용 데이터가 Meta 제품 개선에 활용됨 입력 $0.10, 캐시 입력 $0.002, 출력 $0.20 muse-spark-...