Muse Spark基准测试表现
Epoch AI 的这张跑分柱状图在 X 上获得 8.8万 浏览，是其平时帖子的 1.3 倍，在我们追踪的 97 张 Epoch AI 图中浏览排第 40。读取于2026年10月10日。
We had pre-release access to Meta’s new Muse Spark model and evaluated it on FrontierMath. It scored 39% on Tiers 1-3 and 15% on Tier 4. This is competitive with several recent frontier models, though behind GPT-5.4.
为什么能传开
它之所以传播开来，是因为它赶上了那一周的热门话题并借上了发布时机，获得 87,566 次浏览、370 个赞、40 次转发、8 次引用和 47 次收藏，远高于该账号通常的 114 个赞。
做对了什么
- 对 Meta 新模型 Muse Spark 的预发布访问给了帖子真正的新闻由头，而基准条形图让分层对比一目了然。
- 表述既有竞争力又诚实，指出该模型落后于 GPT-5.4，使说法可信而非过度炒作。
- 图表带有品牌标识并附有来源行，且该账号的触达位于前四分之一，因此帖子触达了本就关注前沿模型新闻的受众。
可以借鉴
我们可以把自己的图表与及时的发布或新闻节点结合，展示清晰的分层基准对比，并直白说明我们的结果相对于某个具名领先者处于什么位置。
注意
不要过度解读低于平均的引用率，也不要以为这些数字仅靠图表设计得来；热门话题和发布时机起了很大作用。
由我们的分析模型根据上面的实测数字写成，不是 Epoch AI 的说法。
做成你的
把你的数字放进这种跑分柱状图。
从 Epoch AI 的「Muse Spark scores competitively on FrontierMath」的真实数字开始。发布前请把每个数字换成你的。一步一步做一张这样的图
免费图片带一行小字 “Made with ViralChart”，别人就是通过这一行找到我们的。
API · Max
用 API 调用这张图
Max 套餐可以取这张图的数字（每个数字都带来源），格式为 JSON 或 CSV，附重画规格；也可以让智能体通过 MCP 调用。图表 id：9d23ab9dc805。
数值是近似的。我们对这张图的两次读取只部分一致（置信度 0.30，满分 1），引用前请对照原图。API 会标记 lowConfidence，加 ?min_confidence=0.5 可以把它排除。
| 路径 | 返回 | 套餐 | |
|---|---|---|---|
| GET | /api/v1/charts/9d23ab9dc805 | 标题、发布者、日期、图型、数据点数；用 Max 密钥时附数据链接 | 开放 |
| GET | /api/v1/charts/9d23ab9dc805/data | 每个数据点及其来源和置信度，加上重画规格。加 ?format=csv 得到 CSV | Max |
| GET | /api/v1/charts/9d23ab9dc805/render?view=1 | 本页使用的只读绘图视图 | 开放 |
| POST | /mcp | 工具 get_chart_data 加这个 id，供 Claude、Cursor 等智能体使用 | Max |
curl -s https://viral-chart.com/api/v1/charts/9d23ab9dc805/data \
-H "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"claude mcp add --transport http viralchart https://viral-chart.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer $VIRALCHART_KEY"每个密钥每分钟 60 次，超出返回 429 和 Retry-After。每个账号最多 5 个密钥，在账户页创建，只显示一次。没有 Max 时数据接口返回 402，并附套餐链接。这些数字描述的是发布者拥有的图，每个文件都带授权说明。
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常见问题
Epoch AI 的「Muse Spark基准测试表现」传播了多远？
截至2026年10月10日，X 上 87,566 次浏览、370 个赞、40 次转发、47 次收藏。@EpochAIResearch 平时一条帖子约 6.8万 浏览。
这是什么类型的图？
跑分柱状图。
可以直接用 Epoch AI 的图吗？
用格式，不用原图。图、logo 和设计都属于 Epoch AI。ViralChart 用你的数字和文字重画同类图，并注明原发布者。