7月12日，Meta公司宣布推出MuseSpark1.1版本，这是其适用于AI智能体的多模态推理模型的最新迭代。该版本特别增强了智能体在任务规划、协同与执行方面的能力，并提升了工具调用、代码开发和应用操作的能力。MuseSpark1.1通过主智能体收集信息和制定计划，然后将任务分配给子智能体并行执行，以缩短复杂项目的处理时间。此外，模型支持高达100万token的上下文长度，能够在长时间工作流程中保持关键信息，并调用早期内容。

在应用操作方面，MuseSpark1.1能够在多个应用之间执行长流程任务，并根据场景自主判断操作方式，以减少人工干预并提升效率。在代码开发领域，新版本能够诊断并修复程序错误、开发新功能，以及执行大规模代码迁移任务。Meta强调了MuseSpark1.1的安全性，称其已按照内部安全框架《AdvancedAIScalingFramework》完成部署前评估，并在化学与生物安全、网络安全以及失控风险等前沿风险领域维持在安全范围内。

Meta还提到，MuseSpark1.1在智能体能力、代码开发和通用推理方面相比前代有明显提升，同时在置信度校准、风险识别和欺骗倾向等指标上也有较大改善。尽管在部分电脑操作、长上下文以及代码开发测试中，其表现仍落后于GPT-5.5和ClaudeOpus4.8。目前，MuseSpark1.1已上线MetaAIApp和网页链接的Thinking模式，并向普通开发者开放MetaModelAPI预览版，以便将模型集成到自己的应用中。