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MMuse Spark 1.2API

Muse Spark 1.2 est un modèle de raisonnement de Meta, conçu pour des tâches complexes d'agent.

1MFenêtre de contexte · tokens
$1.25Prix d'entrée · par M tokens
$4.25Prix de sortie · par M tokens
MetaFournisseur

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Muse Spark 1.2, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : 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. modèles mesurés icitop 6%
Scores plus élevés que 94% des 273 modèles mesurés par Artificial Analysis et suivis ici.
Les modèles à ce niveau coûtent $4.5 par 1M de tokens (médiane de 18) — celui-ci coûte $2.
Moins cher et meilleur sur cet indice : GLM 5.3 Flash
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Muse Spark 1.2 est un modèle d'IA commercial de Meta. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés quotidiennement à partir des tarifs publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Muse Spark 1.2 ?

Muse Spark 1.2 est un modèle de langage IA de Meta. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 56.8 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Muse Spark 1.2 est-il gratuit ?

Muse Spark 1.2 n'est pas gratuit : il coûte 1,25 $ par million de tokens d'entrée et 4,25 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

À quoi sert Muse Spark 1.2 ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.

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