Muse Spark Open
Le modèle en poids ouverts de Meta, dérivé de Muse Spark avec un entraînement de sécurité supplémentaire, que Meta présente comme le modèle en poids ouverts le plus puissant d'un laboratoire américain. Les poids 816B-A42B sont sur Hugging Face et le modèle est aussi proposé par les grands hébergeurs cloud.
MetaModèle de langageSorti en octobre 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Ce modèle ne figure pas dans le classement actuel du public : soit il est nouveau et accumule encore des votes, soit il est sous le top 12. Consultez le classement IA pour voir les modèles les mieux notés.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Vitesse #7, Raisonnement #13.
Points forts et points faibles
- Poids ouverts sous la licence Muse de Meta
- Artificial Analysis Intelligence Index de 38.9, au niveau de GPT-6 Luna et Mistral Large 4
- Rapide sur Artificial Analysis (131 tokens par seconde)
- Très volumineux : l'auto-hébergement exige du matériel GPU sérieux
- Pas encore sur le classement texte de LMArena, et faible sur les tâches d'agent dans le terminal (8.1% sur Terminal-Bench 4.0 selon Artificial Analysis)
Idéal pour
- Héberger soi-même un modèle ouvert conçu aux États-Unis
- Déploiements privés sur votre propre cloud
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena WebDev (code)1 511,3Score Arena 1511.3 (IC à 95% de 1491.4 à 1531.2) ; 991 votes ; entrée "Muse Spark Open (Max)"; position 55 sur 144 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index38,938.9 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 39), réglage "Muse Spark Open (xhigh)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,9%43.9% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "Muse Spark Open (xhigh)"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat89,0%89.0% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "Muse Spark Open (xhigh)"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)8,1%8.1% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "Muse Spark Open (xhigh)"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)78,3%78.3% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "Muse Spark Open (xhigh)"
- MMMU-Pro, compréhension d'images80,9%80.9% sur MMMU-Pro (compréhension d'images, AA), réglage "Muse Spark Open (xhigh)"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations24,724.7 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "Muse Spark Open (xhigh)"
- Vitesse de génération, tokens par seconde131 t/s131 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "Muse Spark Open (xhigh)"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$0.84$0.84 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "Muse Spark Open (xhigh)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index41,241.2 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 Open (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 Sonnet 5.5Le modèle de milieu de gamme d'Anthropic, présenté par Anthropic comme son meilleur équilibre entre vitesse et intelligence.
- 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.
- Claude Haiku 5.5Le modèle actuel le plus petit et le plus rapide d'Anthropic, conçu pour les tâches en grand volume sensibles à la latence comme la classification, l'extraction et le routage.