Meta ra mắt Muse Spark 1.3: Bước tiến đột phá trong lập trình và tác vụ AI dài hạn

Theo tin từ IT ngày 3 tháng 9, Meta Platforms đã ra mắt Muse Spark 1.3 vào ngày 2 tháng 9 năm 2026, mô hình AI mạnh mẽ nhất từ trước đến nay của hãng, được thiết kế chuyên biệt để kéo dài quy trình làm việc của các tác nhân (agent) và tăng cường khả năng lập trình.

Giám đốc AI của Meta, Alexandr Wang, cho biết mô hình này đã vượt qua GPT-5.6 Sol của OpenAI về khả năng lập trình và đạt hiệu suất ngang bằng với Claude Fable 5.1 của Anthropic.

Về giá cả, Muse Spark 1.3 vẫn giữ nguyên mức giá như thế hệ tiền nhiệm Muse Spark 1.2, cung cấp quyền truy cập trả phí cho các nhà phát triển thông qua Meta Model API:

Phí cho mỗi 1 triệu token đầu vào là 1,25 USD (Lưu ý của IT: theo tỷ giá hối đoái hiện tại tương đương khoảng 8,4 Nhân dân tệ).

Phí cho mỗi 1 triệu token đầu vào có cache hit là 0,15 USD (tương đương khoảng 1 Nhân dân tệ theo tỷ giá hiện tại).

Phí cho mỗi 1 triệu token đầu ra là 4,25 USD (tương đương khoảng 28,6 Nhân dân tệ theo tỷ giá hiện tại).

Wang tiết lộ rằng thị trường nền tảng API đang có tốc độ áp dụng mạnh mẽ, với một số nhà phát triển đạt mức sử dụng hàng tuần lên tới hàng nghìn tỷ token. Mô hình mới sẽ dần được tích hợp vào Instagram, Facebook và trợ lý Meta AI.

Bài đăng trên blog chính thức chỉ ra rằng so với Muse Spark 1.2, phiên bản 1.3 mới nhất đã giảm bớt các vòng lặp mã không cần thiết, giúp mã nguồn gọn gàng hơn, phong cách lập trình tổng thể rõ ràng hơn, số lần gọi công cụ giảm khoảng 20% và lượng token cần thiết để hoàn thành cùng một tác vụ giảm 25%.

Muse Spark 1.3 được tối ưu hóa cho các tác vụ tác nhân (agent) chu kỳ dài. Mô hình có khả năng phối hợp xử lý nhiều quy trình làm việc trong một luồng dài duy nhất, chủ động sửa lỗi trong kế hoạch và theo dõi kết quả học tập. Khi đối mặt với các chỉ dẫn mơ hồ, nó sẽ đặt câu hỏi làm rõ; khi gặp trở ngại, nó sẽ yêu cầu người dùng hỗ trợ; và trước khi thực hiện các thao tác quan trọng, nó sẽ yêu cầu xác nhận.

Mô hình mới cải thiện độ tin cậy khi tuân thủ các chỉ dẫn dài và phức tạp, giữ lại các yêu cầu chi tiết tốt hơn trong các tác vụ đa bước mà không làm mất đi các điều kiện ràng buộc. Khả năng xử lý đa tác vụ được tăng cường, cho phép ánh xạ chính xác các chỉ dẫn mới vào đúng tác vụ trong một luồng duy nhất. Mô hình cũng nhận thức rõ hơn về khả năng và hạn chế của bản thân, từ đó giảm thiểu tình trạng ảo giác (hallucination).