能力 vs 帳單
指數 72.6 對應 Σ $5.5／MTok，Value 13.2。高指數不自動等於該買——看任務失敗成本是否撐得住溢價。
效率前沿CF-1.3Paretocoding
Muse Spark 1.3
Muse Spark 1.3 定位為「效率前沿」：Cheese Index 72.6（#8）。在能力與成本之間不可被支配，適合短名單第一輪。場景上最貼近「編碼代理」。
2026-09-09 快照。 Meta · 4 路交叉訊號 · Pareto · Ops 59.0 · 最佳 Fit 編碼代理 · Meta
CHEESE INDEX
72.6#8
DEPTH
76.8
OPS
58.8
VALUE
13.20
BALANCE
98.9
CONSENSUS
91.7
Σ COST
$5.5
LATENCY
2772 ms
優勢訊號
- 落在成本－能力 Pareto 前沿：同成本難找到明顯更強、同能力難找到明顯更便宜。
- 多軸共識 92.0，交叉訊號分歧較小。
- 專長「coding」相對群體抬升 +27.8。
- 場景 Fit 首選「編碼代理」（67.3）。
- 深度複合 76.8，能力覆蓋面不只單一軸。
風險與缺口
- 長程軸覆蓋不足，長 horizon 任務勿只看總指數。
- 深度維度覆蓋偏低，專長判斷可信度有限。
深度雷達
實線＝本模型 · 虛線＝群體中位
芝士軸
coding
agent
場景 Fit
★ 編碼代理
均衡穩健
成本優先
長程任務
生成原型
關鍵取捨
指數 vs 體感
Ops 59.0 與 Index 72.6 是否同向？若指數高但延遲差，適合作離線／批次，而非同步對話主路徑。
均衡 vs 尖峰
三軸平衡 99.0。分歧小，適合通用預設。
專長對齊
相對群體在「coding」抬升 +27.8。任務面不匹配時，抬升無法兌換成產品價值。
部署體感
Ops58.8
Latency2772 ms
Throughput85.2
I / O$1.25 / $4.25
體感中段或偏弱：可作批次／離線，或搭配更快的分流模型。
驗證清單
- 用 3–5 個自家真實任務（含失敗案例）跑 A/B，勿只看排行分數。
- 記錄延遲 p50／p95、錯誤率與單位任務成本，對齊 Ops／Value 敘事。
- 若作預設模型：設好降級備援（更便宜或更快的分流模型）。
- 上線後追 7 日指數波動與產品 KPI，決定是否留在短名單。
能力細節
coding ★
agent ★
knowledge ★
reasoning ★