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MMuse Spark 1.2API

Muse Spark 1.2 es un modelo de razonamiento de Meta, diseñado para tareas complejas de agentes.

1MVentana de contexto · tokens
$1.25Precio de entrada · por M tokens
$4.25Precio de salida · por M tokens
MetaProveedor

Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.

Ver alternativas de código abierto → Comparar todos los precios de modelos

Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Muse Spark 1.2, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor. Modo de medición: xhigh.

Intelligence index56.8
Coding index72.2
GPQA90.4%
Humanity's Last Exam45.5%
Long Context Reasoning83.3%
SciCode56.4%
τ-Bench Banking34.8%
Terminal-Bench80.1%
💰 Blended price$2 / 1M tokens
📈 Value28.4 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 6%
Puntuaciones más altas que el 94% de los 273 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $4.5 por 1M de tokens (mediana de 18) — este cuesta $2.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Muse Spark 1.2 es un modelo de IA comercial de Meta. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan diariamente a partir de los precios de lista públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Muse Spark 1.2?

Muse Spark 1.2 es un modelo de lenguaje de IA de Meta. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 56.8 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Muse Spark 1.2 gratuito?

Muse Spark 1.2 no es gratuito: cuesta $1.25 por cada millón de tokens de entrada y $4.25 por cada millón de tokens de salida. Las alternativas open-weight se pueden autoalojar sin costo por token.

¿En qué es bueno Muse Spark 1.2?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 90.4%, Humanity's Last Exam 45.5%, Long Context Reasoning 83.3%, SciCode 56.4%, τ-Bench Banking 34.8%, Terminal-Bench 80.1%. Se utiliza particularmente para generación de código.

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