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Muse Spark 1.3 登陆 Google Cloud 与 Oracle 云，Meta 扩大第三方模型分销
2026 年 9 月 24 日 20:14（UTC），Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 在 X 上发帖宣布，Meta 的 Muse Spark 1.3 模型现已在 Google Cloud 和 Oracle 上可用。帖子原文写道：「给后排的开发者们：Muse Spark 1.3 现在可以在 @googlecloud 和 @Oracle 上用了」，落款是一句「去用点 Muse 吧」（）。Wang 的 X 档案自述其为 Meta 首席 AI 官、Meta Superintelligence Labs 创始人。截至发稿，这条帖子获得 103,142 次浏览、517 次点赞。
Muse Spark 1.3 已于 9 月 2 日由 Meta 直接发布，9 月 24 日新增的是渠道。不过，Meta 官方渠道的细节口径比 Wang 的帖子更谨慎：Oracle 侧为正式可用，Google Cloud 侧处于私测预览（private preview）阶段。
Wang 发帖前两个多小时，官方账号已给出更细口径
时间线上，官方渠道走在了 Wang 前面。9 月 24 日 17:48（UTC），Meta for Developers 账号先发帖说明：「Muse Spark 1.3 现在可以通过 @Oracle 使用，在 @GoogleCloud 上为私测预览」，并表示此举是「通过我们的首选云平台合作伙伴（preferred cloud platform partners），扩大对我们这款前沿编码与代理模型的访问」（）。约 20 分钟后，在 X 档案中自述为 Meta VP AI & Hardware Ecosystems（AI 与硬件生态副总裁）的 Ash Jhaveri 在一条系列帖中把两家公司称作「我们新的首选云平台合作伙伴」，称开发者和企业「在何处构建和部署我们的模型上有了更多选择」（）。
Meta 当天发布的 写明了同一件事的完整措辞：「Muse Spark 1.3 现已通过 Oracle Cloud AI Platform 提供，并在 Google Cloud 上以私测预览形式提供。」同篇博客还确认了这次分销扩展的基础：Meta Model API「现已在全球正式可用（GA）」，企业级工作负载的支持与合规「通过我们的第一方 API 和第三方合作伙伴」提供。
Google Cloud 文档站已挂出 Muse Spark 1.3 的说明页
Google Cloud 侧并非只有一句预告。在 Gemini Enterprise Agent Platform 的 partner models 目录下挂出了「Muse Spark 1.3」说明页，最后更新时间为 2026 年 9 月 25 日（UTC），截至 9 月 28 日发稿仍可公开访问。
页面把 Muse Spark 1.3 描述为 Meta 的一个推理模型，「为代理工作流和竞技编程训练」，并给出三项具体能力：更高的一次通过率（first-attempt accuracy）、可靠的内置工具调用并支持 MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议），以及面向多步任务的 1M-token 长上下文。
Oracle 侧的落点是采购：按 token 计费，记在 Oracle 订阅上
Oracle 在 9 月 24 日发布的给出了这条分销路径的具体机制：Meta Model API 与 Muse Code 上架 Oracle Marketplace。Meta Model API 采用 OpenAI 兼容格式，与 OpenAI、Anthropic 的 SDK 及代理命令行工具即插即用——现有客户端只需改一个 base URL、设一个 key，其余代码不动；Muse Code 则是由 Muse Spark 驱动的终端编码代理，复杂项目可以让多个代理并行分工。
计费方式是这次上架的核心：用量按 token 计费，直接记在 Oracle 订阅上；对符合条件的 Marketplace 商品，客户还可以使用 Oracle Universal Credits，并从 Oracle 获得合并账单。Model API 控制台负责管理这套流程：创建密钥、写代码前先在测试场试提示词、邀请用户进入托管账户、跟踪 token 用量。Oracle 在博客中称 Muse Spark 为「Meta 首个推理模型家族」。
点出了这次上架的性质：它改变的是分销与计费路径，而不是模型可用性——9 月 2 日起这些工具已能直接从 Meta 获得；同时，Oracle 的公告只说明按 token 计费，没有披露具体的每 token 价格。对于要走企业采购流程的团队，新的购买路径把「买 Meta 的模型」并入已有的 Oracle 工作流，省去为单一技术单独立项的环节。
相比上一代的升级幅度：Meta 称工具调用减少约 20%
理解这次渠道扩展，需要回到模型本身。介绍，Muse Spark 1.3 发布当天即可在 Muse Code 和 Meta Model API 中使用，改进集中在代理与编码两类任务上：面对开放式目标，模型会用工具自行生成上下文、主动修正计划缺口；提示词含糊时会追问澄清，卡住时会向用户求助，并在执行重大操作前先行确认。
编码侧的数字来自 Meta 自己的对比：相比 Muse Spark 1.2，Meta 工程师的测试显示它「显著更快、更高效」，工具调用减少约 20%，token 消耗减少约 25%。安全性方面，Meta 称 1.3 对对抗性输入和提示注入（prompt injection）的抵抗力更强，并对「哪些操作不可逆」有更好的判断。这些均为 Meta 一方发布的说法。
Meta Connect 2026 的回顾博客还给出了 Muse 家族更完整的清单：Muse Code 结束测试并支持 Windows，默认多代理并行；30B 参数的开源权重模型 Muse Glimmer，按其设计可跑在单块 GPU 或一台 Mac Mini 上；Meta 同步宣布了奖金池 100 万美元的全球 AI 开发者黑客松。此次开通的第三方云渠道，是这个家族新补上的一条分发路径。
回复区在问 1.4，OpenCode 上多了一行无规格的条目
Wang 的帖子发出 4 分钟后，回复区已经有人在问「Muse 1.4 什么时候出？」（）。回复区的另一个焦点是缺席的云厂商：一位开发者注意到公告只提到 Google Cloud 与 Oracle、未提 AWS 和 Azure，并质疑 Meta 从「开放权重给所有人」转向「首选云合作伙伴」的路数（）。
关于 1.4，公开可见的线索来自第三方。9 月 26 日起，陆续有开发者在 X 上贴出截图，显示 出现了「muse-spark-1.4-contributor」条目；其中把它定性为「一个强烈的模型注册表信号，而非官方发布」，并指出 1.3 本就有同名的 contributor 变体。发稿前（9 月 28 日）该页面仍可访问，状态是：上下文、输出、知识、发布、输入五项规格全部标为 Unknown，上周 0 token、0 独立用户、2 个已完成会话，在 OpenCode 上周观测到的约 200 万 token 用量中占比 0%。
同一批页面还面临更直接的质疑。9 月 27 日，一位开发者，他检索了一个覆盖 223 家 provider（接入的模型服务商）的公开模型注册表，Kimi K4、GLM 5.4/5.5 Flash、DeepSeek V4.1 Pro、Muse Spark 1.4 五个名字全部查无此模型——「现实中的最高版本是 Muse Spark 1.3，在 13 家 provider 上」；他进一步指出，五个「现役版本号加 0.1」的页面更像「照着今天的模型名单加一个小数点」生成的，同时承认「缺席本身并不能证明什么」。Meta 没有对这个条目作出过任何官方确认；截至发稿，能够核验的只有 OpenCode 上那行没有规格、零用量的记录本身。