Meta: Muse Spark 1.2 Contributor
meta/muse-spark-1.2-contributorMuse Spark 1.2 contributor tier — это модель рассуждения от Meta, предназначенная для разработчиков, которые хотят начать создавать приложения с еще более низкими затратами. Она значительно дешевле, чем Muse Spark 1.2. Ваши запросы и результаты могут использоваться для улучшения продуктов Meta, что делает эту модель идеальной для экспериментов, обучения и проектов на ранних стадиях, не беспокоясь о расходах. Это модель рассуждения от Meta, предназначенная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и документы в формате PDF, возвращает текст и предлагает контекстное окно на 1M токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов, выступая либо как основной агент, который планирует и распределяет задачи, либо как субагент, выполняющий задачи параллельно. Она работает с различными средами разработки кода и поддерживает структурированный вывод, параллельные вызовы функций и настраиваемое усилие рассуждения. В тестировании Meta модель показывает хорошие результаты при многофайловом рефакторинге, длительных сессиях отладки, генерации целых репозиториев и задачах, выходящих далеко за пределы одного запроса.
Muse Spark 1.2 contributor tier — это модель рассуждения от Meta, предназначенная для разработчиков, которые хотят начать создавать приложения с еще более низкими затратами. Она значительно дешевле, чем Muse Spark 1.2. Ваши запросы и результаты могут использоваться для улучшения продуктов Meta, что делает эту модель идеальной для экспериментов, обучения и проектов на ранних стадиях, не беспокоясь о расходах.
Это модель рассуждения от Meta, предназначенная для сложных агентных задач. Она принимает текст, изображения, видео, аудио и документы в формате PDF, возвращает текст и предлагает контекстное окно на 1M токенов. Модель создана для поддержки многоагентных рабочих процессов, выступая либо как основной агент, который планирует и распределяет задачи, либо как субагент, выполняющий задачи параллельно. Она работает с различными средами разработки кода и поддерживает структурированный вывод, параллельные вызовы функций и настраиваемое усилие рассуждения. В тестировании Meta модель показывает хорошие результаты при многофайловом рефакторинге, длительных сессиях отладки, генерации целых репозиториев и задачах, выходящих далеко за пределы одного запроса.
Поставщики, endpoint’ы и маршрутизация
Один поставщик может предлагать несколько endpoint-вариантов: стандартный, flex, priority или региональный. Без дополнительных настроек выбирается самый дешёвый доступный endpoint.
1 поставщика · 1 endpoint-вариантов
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.
Бенчмарки
Результаты стандартизированных оценок. Для индексов, ELO и точности большее значение означает лучший результат.
Параметры и модальности
Поддержка параметров синхронизирована с текущей версией модели.