Muse Spark 1.3
Le modèle Muse de milieu de gamme de Meta, entraîné pour les workflows agentiques et optimisé pour la programmation compétitive, disponible via la Meta Model API. Il est proche des leaders sur le classement texte de LMArena et à égalité pour la première place sur LMArena Vision, pour une fraction du prix des modèles phares.
MetaModèle de langageSorti en septembre 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Son classement selon le public
Lire des images et des documents (égalité), 4 550 votes
Chat et questions du quotidien, 17 561 votes
Écriture (égalité), 3 844 votes
Coder et créer des apps, 9 068 votes
D'après les votes à l'aveugle de LMArena, où le public choisit la meilleure de deux réponses anonymes. Voir les tableaux complets dans le classement IA.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Rapport qualité-prix #6, Vitesse #6, Raisonnement #9.
Points forts et points faibles
- Juste derrière les leaders du classement texte de LMArena, devant tous les modèles OpenAI
- À égalité pour la première place sur LMArena Vision et 93.5% sur GPQA Diamond
- Prix bas ($1.25 / $4.25 par million de tokens) avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens
- Faible sur les tâches agentiques dans le terminal (14.6% sur Terminal-Bench 4.0 dans Muse Code)
- Derrière Muse Wonder, de Meta aussi, en raisonnement (48.7% contre 50.1% sur Humanity's Last Exam)
Idéal pour
- Un assistant quotidien à petit prix
- Comprendre images et documents
- Prototypes rapides d'apps web
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 494,4Score Arena 1494.4 (IC à 95% de 1488.8 à 1500.0) ; 17,561 votes ; entrée "Muse Spark 1.3 (Max)"; position 10 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 461,2Score Arena 1461.2 (IC à 95% de 1450.6 à 1471.7) ; 3,844 votes ; entrée "Muse Spark 1.3 (Max)"; position 29 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 658,4Score Arena 1658.4 (IC à 95% de 1650.5 à 1666.4) ; 9,068 votes ; entrée "Muse Spark 1.3 (Max)"; position 12 sur 144 au classement complet
- LMArena, vision1 289,7Score Arena 1289.7 (IC à 95% de 1279.9 à 1299.5) ; 4,550 votes ; entrée "muse-spark-1.3-max"; position 12 sur 165 au classement complet
- LMArena Agent Arena0,038Score IPS 0.0382 (IC à 95% de 0.0299 à 0.0465) ; 73,912 sessions ; entrée "Muse Spark 1.3 (Max)"; position 14 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index48,148.1 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 48), réglage "Muse Spark 1.3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)48,7%48.7% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "Muse Spark 1.3 (max)"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat93,5%93.5% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "Muse Spark 1.3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)33,3%33.3% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "Muse Spark 1.3 (max)"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)83,0%83.0% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "Muse Spark 1.3 (max)"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations2525.0 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "Muse Spark 1.3 (max)"
- Vitesse de génération, tokens par seconde134 t/s134 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "Muse Spark 1.3 (max)"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$1.60$1.60 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "Muse Spark 1.3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index54,354.3 sur l'AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), meilleure configuration listée "Muse Code - Muse Spark 1.3 (max)"
- Classement Terminal-Bench 4.014,6%14.6% résolus sur Terminal-Bench 4.0 (plus ou moins 2.9, IC à 95%) avec Muse Code en effort xhigh
Comparer avec
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- Kimi K3Le modèle en poids ouverts de Moonshot AI avec 2.8 billions de paramètres, une fenêtre de contexte de 1M de tokens et une compréhension native des images et des vidéos.
- GPT-6.1 SolLe modèle phare de milieu de gamme d'OpenAI, décrit par OpenAI comme proche des performances d'Astra pour un coût inférieur.