Muse 用的什么模型？本文讨论 Meta 的 Muse：Muse 是个人 AI Agent 产品，Muse Spark 和 Muse Wonder 是相关模型系列，Muse Code、Meta Model API 则是另外的使用入口。要判断自己能用哪个型号，需要同时核对入口、账号权益和地区条件；Token 余额不能单独证明指定模型权限。
Meta 在 Muse 发布时明确介绍了 Muse Spark。此后，Wonder 系列增加了新的选择；10 月 12 日的官方公告仍将 Wonder 在 Muse App 中的推广描述为订阅者优先的逐步推出。不能把发布计划写成所有账号已经完成切换。产品功能与基础入门可先阅读 Muse 是什么。
Muse 用的什么模型？先区分 App 与模型
先看你使用的是哪个产品，再看明确标出的型号。下面四个名称分别对应不同层次：
- Muse App：面向普通用户的个人 AI Agent，可以围绕任务使用工具与连接的服务。
- Muse Spark、Muse Wonder：模型系列；系列名称不等于某个账号当前每次请求的精确版本。
- Muse Code：面向编程与 Agent 工作的开发工具，有自己的模型可用范围和订阅条件。
- Meta Model API：开发者通过接口调用托管模型的入口。
Meta 官方的 Muse 产品发布说明可以证明产品发布时由 Spark 驱动；要了解后续型号，应继续核对当前模型文档。搜索到微软的 Muse 游戏世界模型或 Google 的同名文生图论文时，也要先确认对象，它们并不是本文介绍的 Meta Muse。
Muse 模型有哪些？当前型号对照
当前型号应按用途与入口分别查看。下面梳理的是 Meta 的相关模型，不能将整张表理解为 Muse App 内人人都能选择的菜单。
| 模型或版本 | 主要用途 | 输入与输出 | 使用入口与限制 |
|---|---|---|---|
| Muse Spark 1.1／1.2／1.3 | 推理、编程与多步工具任务 | 多模态输入，文字输出 | 托管 API 提供三个版本；Muse Code 支持范围不包含 1.1 |
| Muse Wonder | 复杂编程与持续执行的 Agent 工作 | 多模态输入，文字输出 | Meta Model API 与 Muse Code；App 推出进度另行核对 |
| Muse Wonder Full | Wonder 系列中能力更高的变体 | 多模态输入，文字输出 | Muse Code 的 Power Usage／Maximum Usage 计划；不提供普通按量 Model API |
| Muse Spark Open | 自行托管或通过推理服务使用的 Agent 与编程模型 | 文字、图片、音频、视频输入；文字输出 | 下载开放权重或选择托管推理服务；适用 Muse Model License |
| Muse Glimmer | 本地、多模态与 Agent 场景 | 文字、图片输入；文字输出 | 在自己的硬件上运行；采用 Apache 2.0 许可 |
| Muse Image | 图片生成与编辑 | 文字、图片输入；图片输出 | Meta Model API 的图片与 Responses 接口 |
| Muse Voice Transcribe | 语音转文字 | 音频输入；转写文本输出 | 转写接口；不能据此当成语音合成或完整语音对话接口 |
Muse Spark：1.1、1.2 与 1.3
官方当前将 Spark 1.3 列为最新版本；1.2 是此前版本，1.1 是初始版本。开发者需要核对完整模型 ID，例如 muse-spark-1.3，而不是只记录“Spark”。API 示例使用某个版本，也不代表 Muse App 中每个账号均固定使用该版本。
Muse Wonder 与 Wonder Full
Wonder 与 Full 是两个变体。普通 Wonder 的 API 模型 ID 为 muse-wonder-1.0；把它的推理强度设置成 max，不会变成 Wonder Full。当前按量 Model API 的 Wonder 仅提供 Standard 模式；官方同时注明 Wonder 与 Full 在 Model API 和 Muse Code 中暂不面向韩国开放。Full 的 Muse Code 订阅范围还需按当前文档核对，不能由 App 套餐名称自行推导。
Wonder 的 官方发布说明介绍了持续处理任务、记忆与编程能力，同时说明了向 Muse 产品逐步推广的计划。它能支持什么，与某个账号是否已获准使用，是两个需要分别核实的问题。
图中 1M tokens at inference 是模型推理时的上下文规格，不能当成账号还剩多少 Token。它也不是“每次对话都能放入同样多有效材料”的承诺；实际使用还需考虑所用产品和任务的限制。
Muse Spark Open 与 Muse Glimmer：开放权重路线
Spark Open 文档披露了 816B 总参数、42B 激活参数，并提供权重下载与部署路径。激活参数描述每个 Token 使用的部分计算，不代表部署时只需要装入 42B 权重。下载前应先检查显存、量化格式与运行时条件。
Glimmer 文档将其定位为从 Spark 蒸馏的 30B 多模态模型，默认上下文为 128K，并列明 Apache 2.0 许可。Spark Open 使用的是 Muse Model License，不能把两者的许可规则混用，也不能据此称 Wonder 等全部型号已经开放权重。
Spark 和 Wonder 有什么区别？按任务选择
先按任务复杂度与运行成本选择，再用自己的任务验证。官方将 Wonder 定位于更复杂、持续时间更长的 Agent 与编程工作；Spark 则覆盖对延迟、吞吐和成本更敏感的工作。这个定位不能代替实际任务结果。
- 高频、较短的工具调用或分类：先评估 Spark 是否已满足质量要求。
- 跨文件编程、多步骤任务：评估 Wonder 的完成质量、检查结果与总成本。
- 需要自行控制运行环境：另行比较 Spark Open、Glimmer 的硬件与许可条件。
- 主要需求是画图或转写：查看 Image 或 Voice Transcribe，不要仅按通用推理型号选型。
比较时使用相同输入和验收标准，记录结果是否正确、工具调用是否成功、耗时与费用。官方评测有自己的任务和方法，不能直接换算成“你的每项工作都会提升多少”。
App、Muse Code、API 与本地部署有什么区别？
使用入口决定了你需要核对哪类权限。登录消费级 App、取得开发者 API 权限和下载权重运行，不能互相替代。
| 方式 | 适用需求 | 先核对什么 | 费用与额度如何理解 |
|---|---|---|---|
| Muse App | 直接使用个人 Agent | 地区、账号资格、界面明确显示的权益 | 查看 App 套餐与当前额度说明 |
| Muse Code | 开发与编程 Agent | 登录方式、计划、可用模型与模式 | 按 Code 对应计划或付费方式核对 |
| Meta Model API | 在自己的应用中接入托管模型 | 开发者账号、密钥、可用型号、地区与限额 | 查看 API 计费、速率限制和使用模式 |
| 开放权重部署 | 自行运行模型 | 权重许可、硬件、运行时与服务配置 | 需要计算部署资源成本；开放权重不代表推理资源免费 |
还未安装客户端，可以阅读 Muse AI App 下载与安装指南。安装完成只说明具备了使用入口，具体功能仍应核对账号中实际显示的权益。
免费、订阅与 Token 额度会改变可用模型吗？
额度和模型权限要分别核对，更多 Token 不能单独证明解锁某个型号。Meta 的 Muse 订阅说明介绍了使用额度与地区、账号差异；某个账号的可用权益应以订阅前展示的信息和当前界面说明为准。
邀请码奖励、App 订阅、Muse Code 计划和 API 用量应分开记录。看到一个 Token 数额时，先核对它属于哪个产品、从何获得、如何消耗，以及是否明确附带某个模型的访问资格。
需要兑换奖励的读者可阅读 Muse 邀请码与 Token 规则。账号商品标注的余额同样不能直接证明它包含 Wonder Full、开发者密钥或 API 余额。
如何核对自己当前能用的 Muse 模型
普通用户：从明确的界面说明核对
- 先确认打开的是 Meta Muse 的官方产品入口，而不是同名应用。
- 查看账号当前的套餐与权益说明；若界面确实列出模型名称或版本，记录完整名称及适用条件。
- 分开记录账号使用额度和模型访问说明。遇到旧截图与当前界面不同，以当前可验证的信息为准。
- 若未显示可核验型号，不给账号写死一个版本。向模型提问“你是什么模型”得到的回答，不能替代后台运行信息。
这里不预设 App 一定存在手动模型切换菜单。出现登录或验证码问题时，先按 Muse 成品号首次登录教程核对交付与登录状态，不把登录异常误判为模型升级。
开发者：核对目录、模型 ID 与请求记录
- 打开 Meta 官方模型目录，确认该型号属于托管 API、Muse Code 还是开放权重路线。
- 在自己的开发者环境中，通过官方模型列表接口
GET /v1/models核对已启用型号；保管好密钥，不将它放入截图或公开页面。 - 对照请求中的完整
model值与调用记录，区分型号、推理强度和使用模式。 - 如果想用 Full，按 Muse Code 指定订阅范围核对。不要在普通 Wonder 请求里仅修改推理强度就宣称已切换 Full。
常见问题
Muse 是哪个公司的模型？
本文介绍的是 Meta 的 Muse 产品及相关模型。Muse App 是个人 Agent，Spark、Wonder 等是模型名称；搜索时应同时确认开发商，避免与其他同名项目混淆。
Muse 用的是 GPT、Claude，还是 Meta 自研模型？
Meta 官方公开的 Muse 模型路线是 Spark、Wonder 等自研系列。不能仅因它能调用工具或生成网页，就认定底层是 GPT 或 Claude；本文也不推断每个连接服务内部使用的模型。
Muse Spark 和 Wonder 有什么区别？
官方定位中，Wonder 面向更复杂、持续执行的 Agent 与编程工作；Spark 适用于更关注延迟和成本的任务。选择前还要核对所用入口是否支持该型号。
Wonder Full 能通过普通 Model API 调用吗？
当前官方目录列明 Full 不提供普通按量 Model API，使用范围是 Muse Code 的 Power Usage 与 Maximum Usage 计划。普通 Wonder 设置 max 推理强度也不会变成 Full。
Muse 有开放权重版本吗，能在本地运行吗？
有，Spark Open 和 Glimmer 提供开放权重路线。能否在你的设备上运行，还取决于模型规格、量化格式、硬件与运行时。它们也不能直接替代 Muse App 的完整产品功能。
邀请码或更多 Token 能保证解锁指定模型吗？
不能仅凭额度作此判断。奖励额度、订阅权益、Code 计划和 API 权限是需要分别核对的信息；只有明确的权益说明才能支持具体承诺。
怎样确认我的 Muse App 当前使用哪个模型？
优先查看明确的界面型号与官方权益说明。没有可核验信息时，应说明无法从该界面确认精确版本，不能以聊天中的模型自报答案补足证据。
Muse 模型参数是多少？
Spark Open 官方披露为 816B 总参数、42B 激活参数；Glimmer 的公开定位为 30B。不要将这些数字移植到 Wonder、Full 或某个 App 运行实例上。