Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

Meta: Muse Spark 1.2 Contributor é um modelo de raciocínio da Meta, oferecido como um nível de contribuidor destinado a desenvolvedores que querem começar a construir com custo mais baixo. Ele está dentro da família Muse Spark, e a Meta posiciona este nível como significativamente mais barato que o Muse Spark, mantendo o comportamento de raciocínio que define a linha. É um modelo de texto no sentido de que texto é sua única saída, embora aceite mais do que texto como entrada.

No lado da entrada, o modelo aceita texto, imagens, vídeo e arquivos, e produz saída de texto. Sua janela de contexto é de 1.048.576 tokens, e a saída máxima é de 943.718 tokens. Por ser um modelo de raciocínio, ele pode expor seu processo de raciocínio, e os parâmetros suportados incluem include_reasoning, reasoning e reasoning_effort, que permitem controlar se o raciocínio é retornado e quanto esforço é gasto nele. O comportamento de geração é ajustável por meio de max_tokens, temperature, top_p, top_k e repetition_penalty, e o modelo suporta response_format e structured_outputs para restringir o formato da saída. Ele também suporta tools e tool_choice, então pode chamar funções que você definir.

Essas capacidades apontam para alguns padrões práticos. A janela de contexto muito grande é adequada para trabalhos em que você precisa manter um documento longo, uma base de código, uma transcrição ou um conjunto de arquivos em vista de uma só vez, em vez de dividir em partes e juntar resultados. Modalidades de entrada mistas o tornam adequado para tarefas que combinam uma pergunta escrita com uma imagem, um clipe de vídeo ou um arquivo anexado, como resumir uma sessão gravada, extrair detalhes de uma captura de tela ou responder perguntas fundamentadas em um documento que você fornece. Chamada de ferramentas e saídas estruturadas o tornam utilizável como a etapa de raciocínio dentro de um agente ou pipeline, onde ele decide qual função chamar e retorna um formato JSON previsível. Controles de raciocínio permitem aumentar o esforço para problemas mais difíceis e diminuí-lo para os rotineiros.

Você o chama através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo "meta/muse-spark-1.2-contributor". Como a interface segue o formato de chat completions da OpenAI, SDKs e clientes OpenAI existentes funcionam com uma mudança de URL base e chave de API. Os parâmetros de requisição que ele suporta são include_reasoning, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, repetition_penalty, response_format, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k e top_p. Se você quer traces de raciocínio de volta, defina include_reasoning; se você quer um esquema de saída fixo, use response_format ou structured_outputs; se você quer que o modelo chame suas funções, passe tools e tool_choice.

Uma coisa a ter em mente é que a saída é apenas texto, então se você precisa de imagens geradas, áudio ou outras modalidades, este modelo não é o adequado. Ele também é um nível de contribuidor, que a Meta descreve como um ponto de entrada de custo mais baixo para a família Muse Spark, então se você precisa do modelo Muse Spark completo em vez da variante de contribuidor, essa é a alternativa a considerar.