OpenCode 中解禁 Muse-Spark 1.3 - max 档

OpenCode 中解禁 Muse-Spark 1.3 - max 档

OpenCode UI 最高给到 xhigh。Muse-Spark 1.3 的 API 接受 max。默认配置下,max 可能在客户端被校验丢弃,或静默降级成 xhigh。解禁就是让请求真正带 reasoning_effort=max

判定标准

三个条件同时满足才算解禁:

  1. 请求体 modelmuse-spark-1.3
  2. 请求体 reasoning_effortmax
  3. 响应或日志没有降级提示

少一个,就是没解禁。

配置

写入 ~/.config/opencode/opencode.json 或项目根目录 opencode.json

json 复制代码
{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "meta": {
      "options": {
        "apiKey": "YOUR_META_API_KEY"
      },
      "models": {
        "muse-spark-1.3-contributor": {
          "id": "muse-spark-1.3",
          "name": "Muse-Spark-1.3",
          "limit": {
            "context": 1000000,
            "output": 384000
          },
          "modalities": {
            "input": ["text", "image", "video", "pdf", "audio"],
            "output": ["text"]
          },
          "options": {
            "reasoningEffort": "max",
            "reasoningSummary": "auto",
            "textVerbosity": "low"
          },
          "variants": {
            "max": {
              "reasoningEffort": "max",
              "reasoningSummary": "auto",
              "textVerbosity": "low"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

要点:

  • id 必须是 muse-spark-1.3。本地键名可以叫 contributor,但发给 API 的模型名不能错。
  • options.reasoningEffortmax
  • variants.max 里再写一遍 max。变体可能覆盖父级配置。
  • 命令行必须带 --variant max

如果 OpenCode 版本对自定义 provider 做推理校验,光写 options 可能不够。需要查该版本是否支持强制透传。最可靠的方法是用代理或兼容端点,直接向请求体注入 reasoning_effort=max。不要依赖不确定的配置字段,以抓包为准。

验证

bash 复制代码
opencode run --model meta/muse-spark-1.3-contributor --variant max \
  "Reply with exactly: ok"

抓请求体,确认:

  • model = muse-spark-1.3
  • reasoning_effort = max

看响应 JSON 的 model 字段。如果返回的不是 muse-spark-1.3,那不管参数怎么写,都不是真正模型。对比 xhighmax 的 reasoning token 计数,max 应该明显更高。

为什么值得解禁

Bug Hunt Bench 上 Muse-Spark 1.3 两个档位:

档位 Fixed /105
xhigh 20.3
max 33.7

n=3 平均。差距 13.4 分。该榜重复运行方差在 2--9 分之间,13.4 分超出噪声。按 20 黄金、30 铂金、40 钻石,xhigh 是黄金,max 是铂金。

contributor 如果是同一权重、不同路由,可以近似参考。如果是蒸馏、量化或社区版,分数不能直接套。必须用本地任务自测。

结论

解禁目标不是省钱,是让模型 ID 正确、max 发出、不降级。只要请求体里 reasoning_effort 不是 max,就没有开启真正的 Muse-Spark 1.3 能力。

相关推荐
阿里云大数据AI技术2 小时前
阿里云PAI推出InferX:Agent时代重塑企业专属的高保障SLO推理服务
人工智能·agent
坚定信念,勇往无前2 小时前
视频去重技术方案
ai
Python自动化直播2 小时前
用 Python 爬虫给 AI 直播间做数据反馈机制
人工智能·python·ai·直播
DO_Community2 小时前
DigitalOcean vs OpenRouter:2026 年 AI 模型路由对比
人工智能·agent·ai编程·agi
破土士V3 小时前
AI生成测试用例+agent browser实现Web测试用例执行
ai·自动化·cursor·ai生成测试用例·agent browser·ai自动执行测试用例
梦在远山后3 小时前
从最小 Agent 循环到研发闭环:DevMind v0.1 的渐进式落地路线
langchain·agent
梦在远山后3 小时前
手写一个最小 Agent Loop:模型、工具与停止条件
langchain·agent
七夜zippoe3 小时前
Prompt 工程进阶:角色设定、任务分解、输出约束与示例引导
ai·prompt·openai·agent·工程进阶
StarRocks_labs3 小时前
当大模型调用进入执行引擎:StarRocks AI Function 全新能力解析
数据库·starrocks·sql·ai·pipeline·数据处理·join