Muse Spark 1.3
O modelo Muse de preço intermediário da Meta, treinado para fluxos de trabalho com agentes e ajustado para programação competitiva, disponível pela Meta Model API. Ele fica perto dos líderes no ranking de texto da LMArena e empata em primeiro no LMArena Vision por uma fração do preço dos modelos principais.
MetaModelo de linguagemLançado em setembro de 2026Dados conferidos em 18 de outubro de 2026
Onde as pessoas o colocam
Ler imagens e documentos (empate), 4.550 votos
Chat e perguntas do dia a dia, 17.561 votos
Escrita (empate), 3.844 votos
Programar e criar apps, 9.068 votos
Pelos votos às cegas do LMArena, em que as pessoas escolhem a melhor de duas respostas anônimas. Veja as tabelas completas no ranking de IA.
No papel
Rankings de testes fixos da aba de benchmarks: Custo-benefício #6, Velocidade #6, Raciocínio #9.
Pontos fortes e fracos
- Logo atrás dos líderes no ranking de texto da LMArena, à frente de todos os modelos da OpenAI
- Empatado em primeiro no LMArena Vision e 93.5% no GPQA Diamond
- Preço baixo ($1.25 / $4.25 por milhão de tokens) com janela de contexto de 1M de tokens
- Fraco em tarefas de agente no terminal (14.6% no Terminal-Bench 4.0 no Muse Code)
- Fica atrás do próprio Muse Wonder da Meta em raciocínio (48.7% contra 50.1% no Humanity's Last Exam)
Ideal para
- Um assistente para o dia a dia por um preço baixo
- Entender imagens e documentos
- Protótipos rápidos de apps web
Todas as notas que temos
Cada barra compara este modelo com o melhor resultado de qualquer modelo desta página no mesmo teste.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1.494,4Pontuação na Arena 1494.4 (IC 95% 1488.8 a 1500.0); 17,561 votos; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; posição 10 de 416 no ranking completo
- LMArena, escrita criativa1.461,2Pontuação na Arena 1461.2 (IC 95% 1450.6 a 1471.7); 3,844 votos; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; posição 29 de 414 no ranking completo
- LMArena WebDev (programação)1.658,4Pontuação na Arena 1658.4 (IC 95% 1650.5 a 1666.4); 9,068 votos; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; posição 12 de 144 no ranking completo
- LMArena, visão1.289,7Pontuação na Arena 1289.7 (IC 95% 1279.9 a 1299.5); 4,550 votos; entrada "muse-spark-1.3-max"; posição 12 de 165 no ranking completo
- LMArena Agent Arena0,038Pontuação IPS 0.0382 (IC 95% 0.0299 a 0.0465); 73,912 sessões; entrada "Muse Spark 1.3 (Max)"; posição 14 de 52 no ranking completo
- Artificial Analysis Intelligence Index48,148.1 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (a AA mostra 48), configuração "Muse Spark 1.3 (max)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)48,7%48.7% no Humanity's Last Exam (AA, 2,158 perguntas só de texto), configuração "Muse Spark 1.3 (max)"
- GPQA Diamond, ciência de pós-graduação93,5%93.5% no GPQA Diamond (AA; fora do índice da AA desde a v4.2), configuração "Muse Spark 1.3 (max)"
- Terminal-Bench 4.0 (execução da Artificial Analysis)33,3%33.3% no Terminal-Bench 4.0 executado pela AA (harness mini-swe-agent), configuração "Muse Spark 1.3 (max)"
- Raciocínio com contexto longo (AA-LCR)83,0%83.0% no AA-LCR (raciocínio em contexto longo), configuração "Muse Spark 1.3 (max)"
- AA-Omniscience, acertos menos alucinações2525.0 no AA-Omniscience Index (precisão de conhecimento menos alucinação, escala de -100 a 100), configuração "Muse Spark 1.3 (max)"
- Velocidade de saída, tokens por segundo134 t/s134 tokens de saída por segundo (mediana da AA), linha "Muse Spark 1.3 (max)"
- Custo por tarefa de teste da Artificial Analysis$1.60$1.60 para rodar uma tarefa do AA Intelligence Index, linha "Muse Spark 1.3 (max)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index54,354.3 no AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), melhor configuração listada "Muse Code - Muse Spark 1.3 (max)"
- Ranking do Terminal-Bench 4.014,6%14.6% resolvido no Terminal-Bench 4.0 (mais ou menos 2.9, IC 95%) com Muse Code no esforço xhigh
Compare com
- Claude Opus 5.5O modelo principal da Anthropic para programação com agentes de longa duração e trabalho intelectual, e o modelo que a Anthropic sugere como ponto de partida para a maioria das tarefas.
- Claude Fable 5.1O nível mais alto da Anthropic para o raciocínio mais difícil e trabalho de agentes de longo prazo, que a Anthropic recomenda quando o Opus 5.5 ainda não basta.
- Kimi K3O modelo de pesos abertos da Moonshot AI com 2.8 trilhões de parâmetros, janela de contexto de 1M de tokens e compreensão nativa de imagens e vídeos.
- GPT-6.1 SolO modelo principal de preço intermediário da OpenAI, descrito pela empresa como desempenho próximo ao do Astra por um custo menor.