Modelli Muse di Meta

I modelli Muse di Meta sono disponibili per l'utilizzo come API gestite su Agent Platform. Puoi trasmettere le risposte in streaming per ridurre la percezione della latenza da parte dell'utente finale. Una risposta in streaming utilizza gli eventi inviati dal server (SSE) per trasmettere la risposta in modo incrementale.

Modelli Meta gestiti

I seguenti modelli di Meta sono disponibili per l'utilizzo in Agent Platform. Per trovare e attivare un modello Meta, vai alla relativa scheda del modello in Model Garden.

Muse Wonder 1.0 di Meta

Muse Wonder 1.0 di Meta è un modello di ragionamento ad alta capacità progettato per l'ingegneria del software complessa e il lavoro agentico a lungo termine. Nei workflow di programmazione in più passaggi, di agenti autonomi e di utilizzo del computer, pianifica le attività, delega ai subagenti, chiama gli strumenti in parallelo e si riprende dagli errori.

Muse Ember 1.0 di Meta

Muse Ember 1.0 di Meta è un modello di ragionamento efficiente creato per attività degli agenti ad alto volume, tra cui chiamate agli strumenti, sottoattività di programmazione, routing, estrazione ed elaborazione di documenti lunghi. Abbinalo a Muse Wonder 1.0 o Muse Spark 1.3 per la pianificazione e il ragionamento in più passaggi.

Muse Spark 1.3 di Meta

Muse Spark 1.3 di Meta è un modello di ragionamento addestrato per Agentic Workflows e programmazione competitiva. Supporta la chiamata allo strumento integrata con il supporto del Model Context Protocol (MCP) e una finestra di contesto da 1 milione di token per le attività in più passaggi.

Utilizza i modelli Meta

I modelli Muse di Meta vengono forniti tramite l'API Responses compatibile con OpenAI stateless sull'endpoint global. L'archiviazione delle risposte stateful (store: true) non è supportata. Invia richieste POST a https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/meta/v1/responses e passa l'ID del modello di base (muse-wonder-1.0, muse-ember-1.0 o muse-spark-1.3) nel campo model.

L'esempio curl seguente invia una richiesta di prompt a Muse Wonder 1.0 sull'endpoint globale:

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/meta/v1/responses" \
  -d '{
    "model": "muse-wonder-1.0",
    "input": "Write a Python binary search function with type annotations.",
    "max_output_tokens": 4096,
    "stream": false
  }'

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