Muse Spark Open 开发文档

Muse Spark Open 模型概览

Muse Spark Open 是 Meta Superintelligence Labs 面向编码、智能体与长程任务的开放权重多模态模型。总参数为 816B、每 token 激活约 42B，支持 1M token 上下文窗口。本站独立提供模型信息、部署资源及自营 API 服务，与 Meta 无隶属或背书关系。模型权重和使用方式须遵循 Muse Model License 及使用政策。

下载模型权重与部署推理服务

从 Meta 在 Hugging Face 上的 Muse Spark Open 模型集合获取官方权重。已公布的运行生态包括 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp 和 Unsloth。根据硬件选择框架，并核对模型对应的版本、内存与量化要求。使用托管服务进行评估时，可登录体验中心，查看当前连接的模型与可用选项。API 集成请创建账号 API Key，并参考下方 Chat Completions 示例。

阅读模型卡与许可证。
选择权重、硬件与推理框架。
评估自己的编码与智能体任务。

准备多模态输入与任务上下文

模型支持文本、图像、视频和音频输入，输出文本。请给出明确目标、相关文件或媒体，以及所需输出格式。构建编码智能体时，应提供仓库规范和工具权限边界。当前体验中心支持文本及兼容的图片／视频 URL。音频输入和工具执行需要另行使用兼容部署或集成。公开的 1M 上下文是模型能力，不代表本页面的上传限制。

目标：审查这次仓库修改。
背景：相关文件、测试与部署限制。
输出：正确性问题、对应代码依据与最小修复方案。
工具：实际修改前先请求授权。

理解模型响应与会话记录

使用前请检查模型输出。体验中心在推理前预留积分，完成计费结算后显示回复；停止会中断请求。对话上下文仅保留在当前页面，刷新后开始新对话，离开前请复制需要保存的答案。官方模型支持 low、medium、high 和 xhigh 四档推理强度。使用 Muse Spark Open 时请选择这些值；通用 Max 选项不在模型卡支持范围内。可用控制项由当前服务连接决定。

Muse Spark Open API

使用本站兼容 OpenAI 的 Chat Completions API：POST /api/v1/chat/completions。通过 Authorization: Bearer 传入 API Key，模型填写 meta/muse-spark-open。响应使用标准 choices 和 usage 字段。接口支持文本、图片／视频 URL、Base64 WAV／MP3 音频和函数工具消息。请求体上限 4 MiB，最多 128 条消息；max_tokens 范围为 1–16,384，默认 2,000。模型返回工具调用，由你的应用执行。推理前预留积分，结算后交付回复，流式输出同样遵循此规则。上游明确拒绝请求时退回预留积分；中断或缺少最终成本时可能保留预付款，请查看积分记录或联系支持。

POST https://themusesparkopen.com/api/v1/chat/completions
Authorization: Bearer $MUSE_SPARK_API_KEY
Content-Type: application/json
Model: meta/muse-spark-open

1. 创建 API Key

在账号的「API 密钥」页面创建密钥，然后在服务端设置 MUSE_SPARK_API_KEY 环境变量。请勿将密钥放入浏览器代码或提交到代码仓库。

管理 API 密钥

export MUSE_SPARK_API_KEY="YOUR_API_KEY"

2. 发起第一次请求

选择下方语言查看示例。Python 示例使用兼容 OpenAI 的客户端，请先运行 pip install openai，并将 base_url 设置为示例中的 /api/v1 地址。

const response = await fetch('https://themusesparkopen.com/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.MUSE_SPARK_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'meta/muse-spark-open',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
    max_tokens: 2000,
    reasoning: { effort: 'medium' },
  }),
});

const result = await response.json();
if (!response.ok) {
  throw new Error(result.error?.message || 'Request failed');
}
console.log(result.choices[0].message.content);

推理与多轮对话

reasoning.effort 支持 low、medium、high、xhigh。推理与最终答案共享 max_tokens 输出预算，请预留足够空间，示例使用 2,000。继续对话时，将完整 assistant 消息放回 messages，并原样保留返回的 reasoning_details。

3. 启用流式响应

设置 stream: true 后，接口返回标准 SSE data 数据块，以 [DONE] 结束；文本位于 choices[0].delta.content。添加 stream_options.include_usage: true 可获取最终 token 用量。数据块在积分结算完成后交付。

curl -N 'https://themusesparkopen.com/api/v1/chat/completions' \
  -H "Authorization: Bearer $MUSE_SPARK_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta/muse-spark-open",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "max_tokens": 2000,
    "reasoning": {"effort": "medium"},
    "stream": true
  }'

使用账号助手与已接入工具

模型面向多步规划、编码、工具调用和长程任务中的错误恢复。智能体应用需要提供工具、验证参数并决定允许执行的动作。首页工作流代码展示兼容部署客户端的思路，并非体验接口的请求格式。会员助手使用本站单独配置的模型与工具。媒体生成工具依赖各自的服务商，Muse Spark Open 本身输出文本。会员助手历史与体验中心对话相互独立。

管理积分与选择套餐

Muse Spark Open 输入价格为每百万 tokens $1.25，输出价格为每百万 tokens $4.25，均以美元计价。API 与体验中心请求使用账号积分，当前订阅与积分包请查看定价页。体验中心在发送请求前预留积分，并按返回的用量结算。停止请求、超时或缺少最终成本时可能保留预留积分；账单问题请核对积分记录并联系支持。

价格

排查接入与账号问题

请求失败时请检查登录状态、积分余额和页面提示。使用受支持的输入类型和推理设置，并缩小过大的请求。模型服务不可用时请联系 support@themusesparkopen.com。自部署请查阅官方模型卡和框架文档。

联系我们