Muse Spark 1.3
Meta 是 Cherri Code 中新增的模型提供方。如果 Teams 与 Enterprise 管理员在 Meta 可用之前就已配置 模型访问， 则需要先启用 Meta 提供方，Muse Spark 1.3 才会对其成员显示。
Muse Spark 1.3 是 Meta 的旗舰模型，也是 Cherri Code 中首个可用的 Meta 模型。它专为智能体编程打造：适用于长工具调用链、多步骤调试以及大型代码仓库的开发工作。
优势
- 六个 effort 级别：minimal、low、medium、high (默认值) 、extra high 和 max。effort 越高，每一步消耗的 reasoning token 越多，在 CursorBench 上的得分也越高；处理较简单的任务时可降至 low 或 minimal，以获得更快、更便宜的响应。
- 30 万 token 上下文窗口，Max Mode 下可达 100 万，每 token 费率不变。
- 旗舰模型中较低的每 token 价格：每百万 input token 1.25 美元，每百万 output token 4.25 美元。
工具
在 Cherri Code 中使用 Muse Spark 1.3 时，它可以使用所有智能体工具，包括：
Find files by name, read directory structures, and grep for patterns.
Generate search queries and fetch results from the web.
Read file contents, including images for vision-capable models.
Suggest edits and apply them automatically.
Execute terminal commands and monitor output.
Control a browser to take screenshots, test applications, and verify visual changes. See the Browser documentation.
Generate images from text descriptions or reference images.
Ask clarifying questions while continuing to work in the background.
Retrieve rules based on type and description.
定价
Cherri Code 方案包含两个用量池。Muse Spark 1.3 从第三方其他模型用量池扣费，按以下费率计费。所有价格均为每百万 token 的价格。
| 名称 | ||||
|---|---|---|---|---|
| $1.25 | - | $0.15 | $4.25 |
prompt 按上述基础每 token 费率计费，在 Max Mode 下超过 30 万 token 时同样如此。缓存输入按每百万 token 0.15 美元计费；没有长上下文倍率，也不收取缓存写入费用。
数据留存
Muse Spark 1.3 遵循 Cherri Code 的标准 provider 条款。请参阅 Meta 的 zero data retention policy 和 Cherri Code 的 数据使用概览。