# Muse: Meta's personal AI agent, explained (models, pricing, availability)

> Meta launched Muse on Sept 8, 2026: a personal AI agent on a Secure VM, powered by Muse Spark 1.3. Features, pricing, US-only availability, the Spark and Glimmer model family, API prices, and local-AI takeaways.

*Source: https://velstech.net/meta-muse.hi (Hindi translation of https://velstech.net/meta-muse) · Updated: 2026-09-24*

*Markdown version. [Read the interactive guide](https://velstech.net/meta-muse.hi). English Markdown: https://velstech.net/meta-muse.md.*

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**Muse** Meta का personal AI agent है, **8 सितंबर 2026** को लॉन्च हुआ –
tagline "AI that gets it done for you"। सवालों के जवाब देने वाले chatbot से अलग, Muse *काम
करने* के लिए बना है: email छाँटना, reservations book करना, shopping, calendars manage करना,
forms भरना, fitness plans बनाना – dedicated **Secure VM** पर चलता है जिसमें अपना browser,
filesystem और terminal है। इसके पीछे **Muse Spark 1.3** है, Meta Superintelligence Labs
की तेज़ी से बढ़ती model family का flagship।

इस site के ज्यादातर readers के लिए catch: Muse अभी **सिर्फ US में, 18+** है, और local AI
के लिए सबसे जरूरी models एक अलग कहानी हैं – जिनमें एक 30B open-weights model भी है जिसे आप आज ही अपने
hardware पर चला सकते हैं। इस guide में agent, कीमत, पूरी Spark model family, developer API, और
local-AI users के लिए मतलब – सब cover है।

*स्रोत नोट:* नीचे तथ्य Meta की announcements, developer docs और launch coverage (AP, PBS,
TechCrunch, WIRED, CNBC) से हैं। Benchmark figures vendor-reported हैं जब तक अन्यथा न कहा जाए।

## संक्षेप में: 60 सेकंड में Muse

- क्या है: personal agent जिसे आप message करते हैं – task के लिए जरूरी skills खुद चुनता है, web browse करता है, connected apps से जानकारी लेता है, और कई steps में action लेता है; permissions और approvals आपके हाथ में।

- लॉन्च: 8 सितंबर 2026। सिर्फ US, 18+। Web muse.ai पर, dedicated iOS/Android Muse app, WhatsApp chat, Mac app; Meta AI glasses support जल्द।

- कीमत: usage limit के साथ free; reported paid subscriptions $20/mo और $100/mo। Payment card शुरू में ही required, क्योंकि usage बढ़ने पर billing शुरू होती है।

- अंदर क्या: Muse Spark 1.3 (1M-token context) per-user Secure VM में – पूरा browser, filesystem, terminal – Meta के बाकी systems से isolated।

- Developers: Meta Model API पर Spark 1.1/1.2/1.3 – $1.25 input / $4.25 output प्रति मिलियन tokens ($0.15 cached), Contributor tier $0.10/$0.20 और $20 free credits।

- Local AI angle: Muse Glimmer 30B Apache-2.0 open-weights agent model (10 अगस्त) है जो Mac या single consumer GPU पर चलता है – और Spark open weights का वादा भी है।

## Muse असल में क्या करता है

इसे capable assistant की तरह message करें: car बेचना, plane ticket book करना, inbox छाँटना, fitness
plan बनाना, long-term goal को action plan में बदलना। Agentic होने से यह खुद तय करता है किस job में
कौन-सी built-in skills चाहिए – browse करता है, connected apps से जानकारी लेता है, और बिना
micromanagement steps chain करता है।

Connections सबसे दिलचस्प हिस्सा हैं। Muse common services के built-in connectors के साथ आता है, और जहाँ
service public API देती है वहाँ आपके credentials से connection खुद wire कर लेता है। जहाँ कोई API नहीं,
वहाँ अपने browser से service operate करता है – classic agent escape hatch, आपके laptop पर नहीं बल्कि
आपकी Secure VM के अंदर चलता है।

## Secure VM: Meta का trust pitch

Launch cover करने वाले हर outlet – AP, PBS, TechCrunch, WIRED – ने उसी सवाल से शुरुआत की: क्या consumers
अपने email, calendar और payments के साथ Meta agent पर भरोसा करेंगे? Meta का जवाब architectural है:
Muse dedicated secure virtual machine में चलता है जिसमें agent और आपका data दोनों रहते हैं, साथ में
automated protections, agentic-AI security standards, per-action permissions और review/approve
checkpoints, plus protective layer जो आपकी जानकारी बिना consent share होने से रोकती है। Meta ने 8
सितंबर 2026 को पूरा "How We Built Safety Into Muse" account प्रकाशित किया।

ईमानदार framing: VM boundary plus approvals genuinely बेहतर है उस chatbot से जिसके context window में
आपका password हो – लेकिन यह फिर भी आपके accounts पर काम करने वाला cloud computer है, उस company से
जिसका business advertising है। अगर आपका threat model US clouds को पूरी तरह exclude करता है, तो sandbox
कितना भी अच्छा हो Muse आपके लिए नहीं है। यही वह gap है जो local agents भरते हैं – नीचे विस्तार से।

## Muse कहां मिलेगा, कीमत क्या है

| Access point | Status |
| --- | --- |
| Web muse.ai पर | Live (US) |
| Muse app (iOS / Android) | Live (US), app बंद होने पर भी काम करता है |
| WhatsApp chat | Live (US) |
| Mac के लिए Muse | Live – permission से files organize, forms, Messages/Calendar/Notes से data |
| Meta AI glasses | जल्द आ रहा |

| Tier | कीमत | Notes |
| --- | --- | --- |
| Free | $0 | Usage limit; refresh होती है |
| Paid (reported) | $20/mo | ज्यादा usage; signup पर card required |
| Paid top (reported) | $100/mo | सबसे heavy use |

उपलब्धता headline limitation है: सिर्फ United States, 18+, और India, Europe या elsewhere की कोई
announced dates नहीं। US के बाहर readers developer API से underlying models आज ही use कर सकते हैं – या
open-weights sibling अभी locally चला सकते हैं।

## अंदर: Muse Spark family

| Model | Released | क्या है |
| --- | --- | --- |
| Muse Spark | 8 अप्रैल 2026 | पहला MSL model: natively multimodal reasoning, tool-use, visual chain-of-thought, multi-agent orchestration; Contemplating mode (parallel agents) ने Humanity's Last Exam में 58% लाया |
| Muse Spark 1.1 | 9 जुलाई 2026 | Agentic upgrade (tool/computer use, coding); public Meta Model API preview launch; 1M-token context |
| Muse Spark 1.2 | 5 अगस्त 2026 | Coding-focused; macOS/Linux के लिए terminal coding agent Muse Code के साथ आया |
| Muse Spark 1.3 | 2 सितंबर 2026 | Current flagship, Muse की power: long-horizon agentic + coding, 1.2 से ~20% कम tool calls और ~25% कम tokens; reasoning modes minimal → xhigh, max reasoning safety testing के बाद |
| Muse Glimmer 30B | 10 अगस्त 2026 | Local hardware के लिए open-weights (Apache 2.0) agent model – नीचे देखें |

Spark 1.3 वहीं है जहाँ Meta frontier conversation में शामिल होने का दावा करता है: Artificial Analysis ने
1.3-xhigh को intelligence-vs-cost frontier (~$0.55 per task) पर chart किया, Google की lead के कुछ घंटों
में Gemini 3.8 Flash को पछाड़ते हुए। Meta की evaluation methodology 1.3 की max effort पर 1.2, Claude Opus
5 और GPT-5.6 Sol से तुलना करती है। दोनों को directional मानें – vendor और third-party charts,
controlled head-to-heads नहीं।

## Developer API: कीमतें और practical details

| प्रति 1M tokens | Standard | Contributor |
| --- | --- | --- |
| Input | $1.25 | $0.10 |
| Cached input | $0.15 | $0.002 |
| Output | $4.25 | $0.20 |

Standard tier (1.3, 1.2, 1.1) आपके data पर कभी train नहीं करता; Contributor (1.3/1.2) आपके prompts और
completions पर train की permission के बदले steep discounts देता है – prototyping के लिए बना है। सभी
Spark versions पर context 1,048,576 tokens, endpoint OpenAI-SDK compatible है
(`https://api.meta.ai/v1`), हर account $20 free credits से शुरू होता है, और models OpenRouter
और LiteLLM (1.3 के लिए day-0 support) पर भी हैं। Sibling endpoints: Muse Voice Transcribe ($0.18/hr)
और Muse Image ($0.01/image, Meta के invisible Content Seal watermark के साथ); Muse Video preview में
है। Meta के docs से एक caveat: 1.3 में audio understanding अभी degraded है – audio work के लिए 1.2 या
Voice Transcribe use करें।

Agent bills का अनुमान हमारे [AI API cost calculator](https://velstech.net/ai-api-cost-calculator.hi) में
लगाएं – $1.25/$4.25 पर Spark Opus-class $5–$10/$20–$50 pricing से substantially सस्ता है, और यही वजह
है कि यह briefly cost-efficiency charts पर top आया।

## Muse Glimmer: जिसे आप खुद चला सकते हैं

Local-AI readers को सबसे ज्यादा यही हिस्सा matter करना चाहिए। **Muse Glimmer** (10 अगस्त
2026) ~30B dense multimodal model (28B decoder + ~2B perception encoder) है, Muse Spark से distilled
और Hugging Face पर **Apache 2.0** में – Superintelligence Labs का पहला open model, और
Spark 1.2 weights का वादा भी है। यह explicitly tool-use loop के लिए trained है: multi-step plans,
sequential tool calls, failure recovery, runtime memory, vision input – और इसकी model card
**OpenClaw और Hermes Agent** को tested scaffolds बताती है, साथ में llama.cpp, vLLM,
Ollama, LM Studio, Jan, MLX और ExecuTorch support।

| Benchmark (vendor-reported) | Glimmer 30B | Gemma4-31B | Qwen3.6-27B |
| --- | --- | --- | --- |
| MCP Atlas (agentic) | 75.5 | 54.2 | 62.5 |
| DeepSearch QA | 74.6 | 61.7 | 71.1 |
| SWE-Bench Verified | 76.0 | 66.6 | 77.2 |
| SWE-Bench Pro | 51.2 | 36.9 | 50.2 |
| AIME 2026 / GPQA Diamond | 94.7 / 83.5 | – | – |
| GDPval-AA v2 | 953 | 811 | 1141 |
| OSWorld-Verified | 65.9 | 58.5 | 75.6 |

ईमानदारी से पढ़ें: Glimmer ज्यादातर agentic rows में आगे है लेकिन knowledge-work (GDPval) और
computer-use (OSWorld) में Qwen से हारता है – और हर figure self-reported है, independent replication
अभी बाकी है। फिर भी, tool-use benchmarks पर अपनी weight class को हराने वाला 30B Apache-2.0 agent model
local ecosystem को exactly वही था जिसकी जरूरत थी।

### Glimmer अपने hardware पर चलाना

```
Quant          ~memory     Example hardware
─────────────────────────────────────────────────
4-bit (UD)     17GB+       24GB GPU / 32GB Mac
6-bit          20–22GB+    RTX 5090 / 48GB Mac
8-bit          34GB+       128GB Mac / DGX Spark
BF16           58GB+       128GB Mac / DGX Spark
```

Meta का 4-bit build model को 20GB से नीचे squeeze करता है, KV cache, perception encoder और
speculative-decoding drafter के लिए जगह छोड़ते हुए – Meta का DFlash drafter RTX 5090 को ~75 से ~233
tok/s (3.1×) push करता है reported। Tested scaffolds में OpenClaw और Hermes; recommended settings
temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 64, controllable reasoning (low → xhigh) और 131K–262K तक context।
पहले हमारे [LLM VRAM calculator](https://velstech.net/llm-vram-calculator.hi) और
[VRAM-per-model guide](https://velstech.net/how-much-vram-for-llm.hi) से fit check करें, और machine side के
लिए [Apple Silicon guide](https://velstech.net/apple-silicon-llm-guide.hi) या
[local LLMs के लिए best GPU](https://velstech.net/best-gpu-for-local-llm.hi) देखें।

## Muse बनाम alternatives

WIRED लड़ाई को Muse vs **OpenClaw** और **Instinct** frame करता है – always-on,
user-controlled agent crowd। ईमानदार split: Muse zero-setup convenience में जीतता है (WhatsApp में
message करें, done) US के अंदर; OpenClaw-style local stacks privacy, offline use और no per-token meter
में जीतते हैं – और Glimmer ने उन stacks को अभी काफी मजबूत किया है। Claude और ChatGPT agents के खिलाफ,
Muse के differentiators Secure VM story और Meta-ecosystem reach (WhatsApp, Instagram, glasses) हैं;
weaknesses US-only उपलब्धता और thinner connector catalogue है जो integrations की speed पर जिएगा या मरेगा।

## Local-AI users के लिए मतलब

दो बातें। पहली, Glimmer consumer hardware के लिए genuinely अच्छा दिन है: Apache-2.0 30B agent brain जो
24GB card या 32GB Mac में fit होता है, natively OpenClaw/Hermes बोलता है, और प्रति token कुछ cost नहीं।
Always-on agents चलाते हैं तो अपने current Qwen/Gemma stack से benchmark करें – math के लिए हमारा
[local vs cloud AI](https://velstech.net/local-vs-cloud-ai.hi) tradeoff guide देखें। दूसरी, Meta का promised
Spark open-weights release (Zuckerberg: 1.2 "soon") watch करने वाला है – frontier-class open release
cascade होगा जैसे open weights हमेशा करते हैं। तब तक, cloud Muse most readers के लिए US-only curiosity
है, जबकि Glimmer आज downloadable है।

## निष्कर्ष

Muse Meta का अब तक सबसे serious agent play है – cloud में आपका अपना real Secure-VM computer, WhatsApp
पर और pocket में, ऐसी कीमतों ($20/$100) पर जो बताती हैं यह किसके लिए है। लेकिन trust ask enormous है,
उपलब्धता एक country है, और पूरे launch का सबसे interesting artifact free वाला हो सकता है: Glimmer, 30B
open model जिससे आप Muse-like agent बना सकते हैं जो कभी home phone नहीं करता। इस site के readers के
लिए यही ordering exactly सही है – cloud convenience vs local control, और for once आप दोनों sides try
कर सकते हैं।

## स्रोत

- Meta: Muse – personal AI agent (features & capabilities)

- muse.ai – official product site

- Meta Research: How We Built Safety Into Muse (8 सितंबर 2026)

- Meta Research: Introducing Muse Spark 1.3 (2 सितंबर 2026)

- Meta: Introducing Muse Spark (8 अप्रैल 2026)

- Meta Developers: build with Muse Glimmer (12 अगस्त 2026)

- Meta Model API docs: pricing and rate limits

- Meta Model API docs: models

- TechCrunch: Meta debuts its Muse AI agent (8 सितंबर 2026)

- WIRED: Muse needs you to trust it (8 सितंबर 2026)

- CNBC: Meta launches Muse Glimmer (10 अगस्त 2026)

## FAQ

**Meta Muse क्या है?**

Meta का personal AI agent, 8 सितंबर 2026 को लॉन्च: tasks करवाने के लिए message करें (email, shopping, bookings, calendars) Secure VM से जिसमें अपना browser, filesystem और terminal है, Muse Spark 1.3 द्वारा संचालित।

**Muse की कीमत क्या है?**

Usage limit के साथ free; heavy use के लिए reported paid tiers ~$20/mo और $100/mo। Signup पर payment card required है।

**Muse कहां उपलब्ध है?**

सिर्फ US, 18+। Web muse.ai पर, iOS/Android Muse app, WhatsApp chat और Mac app; Meta AI glasses support आ रहा है। बाकी countries की कोई dates नहीं।

**Muse को कौन-से models power करते हैं?**

Agent Muse Spark 1.3 (1M context) पर चलता है। Developers को Meta Model API से Spark 1.1/1.2/1.3 मिलते हैं, और Muse Glimmer 30B local hardware के लिए Apache-2.0 open-weights sibling है।

**Muse Spark API की कीमत क्या है?**

Standard: $1.25 input / $4.25 output / $0.15 cached प्रति मिलियन tokens; Contributor (आपके data पर train करता है): $0.10 / $0.20 / $0.002। नए accounts को $20 free credits।

**क्या Muse models locally चला सकते हैं?**

Muse Glimmer 30B, हाँ – 4-bit पर ~17GB+ via Ollama, LM Studio, llama.cpp, vLLM या MLX, 24GB GPU या 32GB Mac पर। Spark खुद API-only है, open-weights release promised है।

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*VelsTech – https://velstech.net/meta-muse.hi.md*