Muse Spark Open
El modelo de pesos abiertos de Meta, derivado de Muse Spark con entrenamiento extra de seguridad, que Meta llama el modelo de pesos abiertos más capaz de un laboratorio de Estados Unidos. Los pesos 816B-A42B están en Hugging Face y el modelo también lo ofrecen los grandes proveedores de nube.
MetaModelo de lenguajeLanzado en octubre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Este modelo no está en el ranking actual de la gente: o es nuevo y todavía está reuniendo votos, o está por debajo del top 12. Mira el ranking de IA para ver los modelos mejor valorados.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Velocidad #7, Razonamiento #13.
Puntos fuertes y débiles
- Pesos abiertos bajo la licencia propia de modelos Muse de Meta
- Artificial Analysis Intelligence Index de 38.9, a la par de GPT-6 Luna y Mistral Large 4
- Rápido en Artificial Analysis (131 tokens por segundo)
- Es muy grande, así que alojarlo tú mismo requiere hardware GPU potente
- Todavía no está en la tabla de texto de LMArena, y es débil en tareas de agentes en la terminal (8.1% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por Artificial Analysis)
Ideal para
- Alojar tú mismo un modelo abierto hecho en Estados Unidos
- Despliegues privados en tu propia nube
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 WebDev (programación)1511,3Puntaje Arena 1511.3 (IC 95% 1491.4 a 1531.2); 991 votos; entrada "Muse Spark Open (Max)"; puesto 55 de 144 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index38,938.9 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 39), configuración "Muse Spark Open (xhigh)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,9%43.9% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Muse Spark Open (xhigh)"
- GPQA Diamond, ciencia de nivel de posgrado89,0%89.0% en GPQA Diamond (AA; ya no forma parte del índice de AA desde v4.2), configuración "Muse Spark Open (xhigh)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)8,1%8.1% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Muse Spark Open (xhigh)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)78,3%78.3% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Muse Spark Open (xhigh)"
- MMMU-Pro, comprensión de imágenes80,9%80.9% en MMMU-Pro (comprensión de imágenes, AA), configuración "Muse Spark Open (xhigh)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones24,724.7 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Muse Spark Open (xhigh)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo131 t/s131 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "Muse Spark Open (xhigh)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$0.84$0.84 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Muse Spark Open (xhigh)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index41,241.2 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 Open (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 Sonnet 5.5El modelo de precio medio de Anthropic, que Anthropic describe como su mejor equilibrio entre velocidad e inteligencia.
- 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.
- Claude Haiku 5.5El modelo actual más pequeño y rápido de Anthropic, hecho para tareas de alto volumen y sensibles a la latencia como clasificación, extracción y enrutamiento.