Muse Spark Open (Fireworks AI)

Muse Spark Open 属于 Eden AI 的 muse 模型家族，以开放权重形式发布，重心放在长上下文与多模态处理上。上下文窗口约 105 万 tokens，单次最多可输出约 13 万 tokens；输入侧同时接受文本、图像、音频、视频和 PDF，输出统一为文本。它要解决的问题比较明确：过去需要切块、分段输入的长素材，比如整本手册、长会议录像、成套扫描件，可以一次性放进同一段上下文里处理，减少跨块丢信息与拼接成本。除生成之外，它还提供推理、工具调用、结构化输出、附件输入与温度调节，便于嵌入检索、字段抽取和 Agent 类流程。参数量、层数等实现细节公开资料较少，权重可自行部署是当前较可确认的事实；本站也未收录它的第三方跑分。

选型建议需要超长上下文、多模态附件输入或希望权重可自托管时值得选它；若只是纯文本短任务或追求最低单价，同页更便宜的模型更合适。

• 将数百页 PDF 合同一次性送入上下文，抽取关键条款并输出结构化字段
• 对长时会议录音或视频做转写后的分段摘要与待办事项提取
• 在 Agent 流程中调用外部工具，并按固定 JSON 结构回传结果
• 把产品手册与历史工单一起装入上下文，生成客服答复初稿
• 对图文混排的研报做跨页信息比对，输出对照表格

整体是多模态输入、纯文本输出的开放权重模型，接口层面提供的能力比纯对话模型更完整。

• 结构以开放权重方式发布，输入侧覆盖文本、图像、音频、视频与 PDF，输出统一为文本，属 muse 家族的多模态成员。
• 能力支持推理、工具调用、结构化输出与附件输入，并提供温度调节，便于接入要求固定字段返回的业务流程。
• 披露参数规模、层数与注意力设计等细节公开资料较少，权重可自行部署、上下文与输出上限是当前较明确的信息。

开源权重

是

模型家族

muse

能力取向偏长素材吞吐与多模态理解，缺少公开跑分使强弱判断更依赖自测。

• 强项约 105 万 tokens 上下文与约 13 万 tokens 单次输出，适合整本手册、长会议记录或长视频转写的连续处理。
• 短板本站未收录第三方跑分，推理与多模态理解的绝对水平缺少可横向核对的量化依据，选型前应做小样本验证。
• 适合需要一次装入大量素材并输出长摘要、报告或结构化字段的任务，比短上下文模型少做分块与结果拼接。

单价处在中低档区间，缓存读价格明显低于标准输入价，成本结构对长提示词场景相对友好。

• 定位输入 1.25 美元/百万 tokens、输出 4.25 美元/百万 tokens，缓存读 0.15 美元/百万 tokens，输出约为输入的三倍多。
• 横向对比输入输出价明显低于同页的 Muse Wonder，但高于 DeepSeek V4.1 Flash、Beam 1.0 等低价模型，属中间档。
• 平台差价当前两个报价条目均来自 models.dev，输入、输出与缓存读价格完全一致，暂时没有可比的平台价差。
• 省钱长文档反复引用同一段背景时开启缓存读，可大幅压低重复输入部分的支出；短提示场景则收益有限。

同一个模型在不同网关的报价可能不同。本页基准取官方口径 $1.25/M / $4.25/M（输入 / 输出，美元 / 百万 tokens），其余来源的差价在「相对输入价」列列出，供比价参考。

取上下文相近（约 0.5~2 倍）的同类主流模型；同厂商、同家族优先；价格差为相对本模型的输入价

• 口径价格、上下文与模态数据来自本站收录的 models.dev 报价条目，不含第三方独立评测与真实业务负载表现。
• 边界第三方跑分缺失，各项模态能力无法量化比较；知识截止为 2026-01-04，此后信息需靠附件输入或工具调用补齐。

本页资料由多个公开来源交叉整理：按「官方目录 → 通用网关 → 开源仓库 → 中文资料」的优先级合并， 冲突时取优先级高的来源。价格单位是美元 / 百万 tokens，为各平台对 API 调用的报价，不含自部署成本。 资料由公开来源整理，不代表 AiTest 已对该模型或其收录中转站做过真实性、稳定性或安全检测。

本页的模型介绍、架构、性能与性价比解读为 AI 综合公开信息整理，部分未经本站逐项核实；规格、价格与跑分以本页数据字段为准。