Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor adalah model penalaran multimodal yang berfokus pada teks dari Meta. Model ini berada di tier contributor dari lini Muse Spark 1.3, yang digambarkan Meta sebagai tier hemat biaya yang ditujukan untuk eksperimen, pembelajaran, dan alur kerja agentic, multi-agent, serta coding tahap awal. Tanggal rilis dari provider adalah 2026-09-02. Jika Anda mengevaluasi model untuk proyek yang perlu melakukan penalaran atas media campuran dan bukan hanya teks biasa, ini adalah titik masuk yang ditawarkan Meta dalam keluarga tersebut.

Model ini menerima input teks, gambar, video, dan file, lalu mengembalikan teks. Context window-nya adalah 1,048,576 token, dan output maksimumnya 943,718 token. Kombinasi itu penting untuk beban kerja ketika inputnya besar dan jawaban yang diharapkan juga panjang, seperti merangkum rekaman panjang, mengekstrak data terstruktur dari tumpukan dokumen, atau mempertahankan status kerja yang panjang di seluruh tugas multi-langkah. Perilaku penalaran ditampilkan dan tidak disembunyikan: parameter yang didukung mencakup reasoning, reasoning_effort, dan include_reasoning, sehingga Anda dapat mengontrol seberapa banyak pertimbangan internal yang dilakukan model dan apakah pertimbangan itu dikembalikan kepada Anda.

Kemampuan tersebut mengarah ke beberapa penggunaan praktis. Analisis dokumen dan media adalah kecocokan alami, karena Anda dapat memberikan file, gambar, atau video bersama prompt teks dan meminta hasil tertulis. Alur kerja coding dan agentic adalah penggunaan lain, dibantu oleh tool calling dan structured outputs, yang memungkinkan model memanggil fungsi dan mengembalikan respons dalam skema yang Anda tentukan. Penyiapan multi-agent dapat menggunakan fitur yang sama untuk mengirim pesan terstruktur antar agent. Karena model ini diposisikan untuk eksperimen dan pekerjaan tahap awal, model ini juga cocok untuk membuat prototipe pipeline sebelum beralih ke model yang lebih berat.

Anda memanggilnya melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id "meta/muse-spark-1.3-contributor". Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, dan top_p. Dalam praktiknya, Anda mengatur field model ke id tersebut, mengirim pesan Anda, dan menambahkan parameter mana pun yang dibutuhkan beban kerja Anda, misalnya tools dan tool_choice untuk function calling, atau response_format dan structured_outputs ketika Anda memerlukan bentuk respons yang dapat diprediksi.

Satu batasan yang perlu diingat adalah outputnya hanya teks, jadi tugas yang memerlukan pembuatan gambar, audio, atau video berada di luar cakupan ini. Tier contributor juga digambarkan sebagai hemat biaya dan ditujukan untuk eksperimen, pembelajaran, serta alur kerja tahap awal, yang menunjukkan bahwa beban kerja produksi dengan tuntutan kualitas paling ketat mungkin lebih baik dilayani oleh tier yang lebih tinggi dalam keluarga yang sama. Jika input Anda hanya teks dan kebutuhan konteks Anda moderat, model teks yang lebih kecil mungkin lebih sederhana untuk dioperasikan.