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MMuse Spark 1.3API

Muse Spark 1.3 is a multimodal reasoning model from Meta for long-running agentic, multi-agent, and coding workflows.

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

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Puntuaciones de referencia y rendimiento

Independent benchmark scores for Muse Spark 1.3, measured by Artificial Analysis. Higher is better. Modo de medición: Max.

Intelligence index48.1
Coding index75.8
GPQA93.5%
Humanity's Last Exam48.7%
Long Context Reasoning83%
SciCode58.8%
τ-Bench Banking50.5%
Terminal-Bench84.3%
⚡ Speed161.4 tokens/sec
⏱ Latency43.35s to first token
💰 Blended price$2 / 1M tokens
📈 Value24.1 intelligence points per $
vs. modelos medidos aquítop 5%
Puntuaciones más altas que el 95% de los 289 modelos medidos por Artificial Analysis y rastreados aquí.
Los modelos en este nivel cuestan $4 por 1M de tokens (mediana de 8) — este cuesta $2.
Ningún modelo rastreado aquí es más barato y mejor en este índice.
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Muse Spark 1.3 is a commercial AI model by Meta. The specifications below are tracked automatically: pricing is refreshed daily from public list prices, so the numbers on this page reflect the current cost of using the model through its API.

Preguntas frecuentes

What is Muse Spark 1.3?

Muse Spark 1.3 es un modelo de lenguaje de IA de Meta. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 48.1 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

Is Muse Spark 1.3 free?

Muse Spark 1.3 is not free: it costs $1.25 per million input tokens and $4.25 per million output tokens. Open-weight alternatives can be self-hosted at no per-token cost.

What is Muse Spark 1.3 good at?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan GPQA 93.5%, Humanity's Last Exam 48.7%, Long Context Reasoning 83%, SciCode 58.8%, τ-Bench Banking 50.5%, Terminal-Bench 84.3%. Se utiliza particularmente para generación de código.

How fast is Muse Spark 1.3?

Genera aproximadamente 161.4 tokens por segundo, con una mediana 43.35s de retraso antes del primer token. Medido de forma independiente por Artificial Analysis.

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