Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 — это уровень участника, представляющий собой модель рассуждений от Meta, созданную для разработчиков, которые хотят начать создавать решения с ещё более низкими затратами. Она значительно дешевле, чем Muse Spark 1.2. Ваши запросы и выходные данные могут использоваться для улучшения продуктов Meta, что делает её идеальной для экспериментов, обучения и проектов на ранних стадиях без опасений по поводу расходов. Это модель рассуждений от Meta, адаптированная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео и документы PDF, возвращает текст и предлагает окно контекста в 1M токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов — как в роли основного агента, который планирует и делегирует задачи, так и в роли субагента, выполняющего действия параллельно. Она работает с множеством сред разработки и поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций и настраиваемое усилие рассуждения. В тестировании Meta модель показывает хорошие результаты при рефакторинге многофайловых проектов, длительных сессиях отладки, генерации целого репозитория и задачах, выходящих далеко за рамки одного запроса.
Muse Spark 1.2 — это уровень участника, представляющий собой модель рассуждений от Meta, созданную для разработчиков, которые хотят начать создавать решения с ещё более низкими затратами. Она значительно дешевле, чем Muse Spark 1.2. Ваши запросы и выходные данные могут использоваться для улучшения продуктов Meta, что делает её идеальной для экспериментов, обучения и проектов на ранних стадиях без опасений по поводу расходов.
Это модель рассуждений от Meta, адаптированная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео и документы PDF, возвращает текст и предлагает окно контекста в 1M токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов — как в роли основного агента, который планирует и делегирует задачи, так и в роли субагента, выполняющего действия параллельно. Она работает с множеством сред разработки и поддерживает структурированный вывод, параллельный вызов функций и настраиваемое усилие рассуждения. В тестировании Meta модель показывает хорошие результаты при рефакторинге многофайловых проектов, длительных сессиях отладки, генерации целого репозитория и задачах, выходящих далеко за рамки одного запроса.
Провайдеры
Провайдер выбирается автоматически с учётом цены и доступности. Для явного выбора скопируйте его ID из таблицы. Как указать провайдера
Красный и жёлтый щиты отмечают предупреждения о данных. Наведите на значок для подробностей. Условия конкретного endpoint могут отличаться от общей политики провайдера.
Цены
Стоимость показана в рублях по текущему курсу пополнения. Итоговая сумма зависит от фактического usage ответа.
Параметры и модальности
Поддержка параметров синхронизирована с текущей версией модели.