Meta: Muse Spark 1.1

메타: Muse Spark 1.1은 Meta의 멀티모달 추론 모델로, api14에서 meta/muse-spark-1.1로 식별됩니다. Meta는 이를 에이전트 작업, 즉 단일 질문에 답하는 것이 아니라 모델이 계획을 세우고 도구를 호출하며 여러 단계에 걸쳐 작업을 수행하는 것이 기대되는 업무에 적합한 모델로 위치시킵니다. 이 모델은 카탈로그의 텍스트 카테고리에 속하며, 제공업체가 2026년 7월 16일에 출시했습니다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 비디오, 파일을 입력으로 받고 텍스트를 반환합니다. 이러한 조합 덕분에 단순한 채팅 이상에 활용할 수 있는 추론 모델이 됩니다. 스크린샷, 클립, PDF 문서를 지시사항과 함께 넘겨줄 수 있습니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰이므로 긴 문서나 장시간의 대화도 단일 요청에 담을 수 있습니다. 최대 출력은 943,718 토큰으로 이례적으로 크며, 짧은 답변이 아니라 전체 보고서나 긴 생성 결과물을 한 번의 호출로 원할 때 중요합니다.

이러한 기능은 몇 가지 실용적인 작업 형태를 시사합니다. 문서 및 비디오 이해: 계약서, 연구 논문, 녹음 파일을 보내고 전체 내용에 대한 요약, 추출, 질의응답을 요청합니다. 에이전트 파이프라인: 도구를 정의하고, 모델이 언제 호출할지 스스로 선택하게 하며, 중간 결과 전반에 걸쳐 추론하게 합니다. 구조화된 추출: 혼합 입력에서 필드를 뽑아 다운스트림 시스템용 JSON으로 만듭니다. 장기 생성: 방대한 원본 자료로부터 초안 사양서 같은 긴 텍스트를 생성합니다. 출력 측이 텍스트 전용이므로, 생성된 이미지나 오디오가 필요한 경우가 아니라 산출물이 작성된 텍스트나 구조화된 텍스트인 곳에 사용하세요.

api14의 OpenAI 호환 API를 통해 모델 id meta/muse-spark-1.1로 호출하므로, 기존 OpenAI SDK와 클라이언트는 base URL과 모델 이름만 바꾸면 작동합니다. 지원하는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_p입니다. 추론 동작은 reasoning, reasoning_effort, include_reasoning 파라미터로 제어하고, 도구 사용은 tools와 tool_choice로, 출력 형태는 response_format과 structured_outputs로 제어합니다. 샘플링은 temperature, top_p, top_k, repetition_penalty로 조정하고, 길이는 max_tokens로 조정합니다.

결정할 때 염두에 둘 두 가지가 있습니다. 출력 모달리티가 텍스트 전용이므로, 작업에 생성된 이미지나 음성이 필요하다면 이 모델은 적합하지 않습니다. 그리고 컨텍스트와 출력 상한은 넉넉하지만 무한하지는 않으므로, 극도로 큰 입력은 여전히 잘라내거나 청크로 나눠야 합니다. 단순하고 짧은 텍스트 작업에는 더 작고 빠른 텍스트 모델이 운영하기 더 간단할 수 있습니다. Muse Spark 1.1은 멀티모달 입력, 도구 사용, 또는 한 번의 요청으로 매우 긴 출력이 필요할 때 가장 적합합니다.