Muse Spark 1.3
El modelo Muse de precio medio de Meta, entrenado para flujos de trabajo con agentes y ajustado para programación competitiva, disponible a través de la Meta Model API. Está cerca de los líderes en texto de LMArena y empata en el primer puesto en LMArena Vision por una fracción del precio de los modelos insignia.
MetaModelo de lenguajeLanzado en septiembre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Dónde lo sitúa la gente
Leer imágenes y documentos (empate), 4550 votos
Chat y preguntas del día a día, 17.561 votos
Escritura (empate), 3844 votos
Programar y crear apps, 9068 votos
Según los votos a ciegas de LMArena, donde la gente elige la mejor de dos respuestas anónimas. Mira las tablas completas en el ranking de IA.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Relación calidad-precio #6, Velocidad #6, Razonamiento #9.
Puntos fuertes y débiles
- Cerca de los líderes en la tabla de texto de LMArena, por delante de todos los modelos de OpenAI
- Empatado en el primer puesto en LMArena Vision y 93.5% en GPQA Diamond
- Precio bajo ($1.25 / $4.25 por millón de tokens) con una ventana de contexto de 1M tokens
- Débil en tareas de agentes en la terminal (14.6% en Terminal-Bench 4.0 en Muse Code)
- Queda detrás del propio Muse Wonder de Meta en razonamiento (48.7% vs 50.1% en Humanity's Last Exam)
Ideal para
- Un asistente diario a bajo precio
- Entender imágenes y documentos
- Prototipos rápidos de apps web
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1494,4Puntaje Arena 1494.4 (IC 95% 1488.8 a 1500.0); 17,561 votos; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; puesto 10 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1461,2Puntaje Arena 1461.2 (IC 95% 1450.6 a 1471.7); 3,844 votos; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; puesto 29 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1658,4Puntaje Arena 1658.4 (IC 95% 1650.5 a 1666.4); 9,068 votos; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; puesto 12 de 144 en la tabla completa
- LMArena, visión1289,7Puntaje Arena 1289.7 (IC 95% 1279.9 a 1299.5); 4,550 votos; entrada "muse-spark-1.3-max"; puesto 12 de 165 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,038Puntaje IPS 0.0382 (IC 95% 0.0299 a 0.0465); 73,912 sesiones; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; puesto 14 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index48,148.1 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 48), configuración "Muse Spark 1.3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)48,7%48.7% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Muse Spark 1.3 (max)"
- GPQA Diamond, ciencia de nivel de posgrado93,5%93.5% en GPQA Diamond (AA; ya no forma parte del índice de AA desde v4.2), configuración "Muse Spark 1.3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)33,3%33.3% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Muse Spark 1.3 (max)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)83,0%83.0% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Muse Spark 1.3 (max)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones2525.0 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Muse Spark 1.3 (max)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo134 t/s134 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "Muse Spark 1.3 (max)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$1.60$1.60 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Muse Spark 1.3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index54,354.3 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Muse Code - Muse Spark 1.3 (max)"
- Ranking de Terminal-Bench 4.014,6%14.6% resuelto en Terminal-Bench 4.0 (más o menos 2.9, IC 95%) con Muse Code en esfuerzo xhigh
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- Kimi K3El modelo de pesos abiertos de Moonshot AI con 2.8 billones de parámetros, una ventana de contexto de 1M tokens y comprensión nativa de imágenes y video.
- GPT-6.1 SolEl modelo insignia de precio medio de OpenAI, que OpenAI describe como un rendimiento cercano a Astra a menor costo.