Muse Spark Open
O modelo de pesos abertos da Meta, derivado do Muse Spark com treinamento extra de segurança, que a Meta chama de modelo de pesos abertos mais capaz de um laboratório dos EUA. Os pesos 816B-A42B estão no Hugging Face e o modelo também é oferecido pelos principais provedores de nuvem.
MetaModelo de linguagemLançado em outubro de 2026Dados conferidos em 18 de outubro de 2026
Este modelo não está no ranking atual das pessoas: ou é novo e ainda está juntando votos, ou ficou abaixo do top 12. Veja o ranking de IA para os modelos mais bem avaliados.
No papel
Rankings de testes fixos da aba de benchmarks: Velocidade #7, Raciocínio #13.
Pontos fortes e fracos
- Pesos abertos sob a licença própria de modelos Muse da Meta
- Artificial Analysis Intelligence Index de 38.9, no nível do GPT-6 Luna e do Mistral Large 4
- Rápido na Artificial Analysis (131 tokens por segundo)
- Muito grande, então hospedar por conta própria exige hardware de GPU robusto
- Ainda não está no ranking de texto da LMArena e é fraco em tarefas de agente no terminal (8.1% no Terminal-Bench 4.0 executado pela Artificial Analysis)
Ideal para
- Hospedar por conta própria um modelo aberto feito nos EUA
- Implantações privadas na sua própria nuvem
Todas as notas que temos
Cada barra compara este modelo com o melhor resultado de qualquer modelo desta página no mesmo teste.
- LMArena WebDev (programação)1.511,3Pontuação na Arena 1511.3 (IC 95% 1491.4 a 1531.2); 991 votos; entrada "Muse Spark Open (Max)"; posição 55 de 144 no ranking completo
- Artificial Analysis Intelligence Index38,938.9 no Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (a AA mostra 39), configuração "Muse Spark Open (xhigh)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)43,9%43.9% no Humanity's Last Exam (AA, 2,158 perguntas só de texto), configuração "Muse Spark Open (xhigh)"
- GPQA Diamond, ciência de pós-graduação89,0%89.0% no GPQA Diamond (AA; fora do índice da AA desde a v4.2), configuração "Muse Spark Open (xhigh)"
- Terminal-Bench 4.0 (execução da Artificial Analysis)8,1%8.1% no Terminal-Bench 4.0 executado pela AA (harness mini-swe-agent), configuração "Muse Spark Open (xhigh)"
- Raciocínio com contexto longo (AA-LCR)78,3%78.3% no AA-LCR (raciocínio em contexto longo), configuração "Muse Spark Open (xhigh)"
- MMMU-Pro, compreensão de imagens80,9%80.9% no MMMU-Pro (compreensão de imagens, AA), configuração "Muse Spark Open (xhigh)"
- AA-Omniscience, acertos menos alucinações24,724.7 no AA-Omniscience Index (precisão de conhecimento menos alucinação, escala de -100 a 100), configuração "Muse Spark Open (xhigh)"
- Velocidade de saída, tokens por segundo131 t/s131 tokens de saída por segundo (mediana da AA), linha "Muse Spark Open (xhigh)"
- Custo por tarefa de teste da Artificial Analysis$0.84$0.84 para rodar uma tarefa do AA Intelligence Index, linha "Muse Spark Open (xhigh)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index41,241.2 no AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), melhor configuração listada "Muse Code - Muse Spark Open (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 Sonnet 5.5O modelo de preço intermediário da Anthropic, que a empresa descreve como seu melhor equilíbrio entre velocidade e inteligência.
- 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.
- Claude Haiku 5.5O modelo atual menor e mais rápido da Anthropic, feito para tarefas de alto volume e sensíveis à latência, como classificação, extração e roteamento.