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MMuse Spark 1.1API

Muse Spark 1.1 è un modello di ragionamento multimodale di Meta, progettato per compiti agentici.

1MFinestra di contesto · token
$1.25Prezzo di input · per M token
$4.25Prezzo di output · per M token
MetaFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Muse Spark 1.1, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: xhigh.

Intelligence index53.2
Coding index71.3
GPQA89.8%
Humanity's Last Exam46.2%
Long Context Reasoning81.3%
SciCode58.2%
τ-Bench Banking31.8%
Terminal-Bench77.9%
💰 Blended price$2 / 1M tokens
📈 Value26.6 intelligence points per $
vs. modelli misurati quitop 11%
Punteggi superiori a 89% dei 273 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $1.68 per 1M token (mediana di 17) — questo costa $2.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch)
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Muse Spark 1.1 è un modello AI commerciale di Meta. Le specifiche seguenti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini pubblici, quindi i numeri in questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Che cos'è Muse Spark 1.1?

Muse Spark 1.1 è un modello di linguaggio AI di Meta. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 53.2 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Muse Spark 1.1 è gratuito?

Muse Spark 1.1 non è gratuito: costa $1.25 per milione di token in input e $4.25 per milione di token in output. Le alternative open-weight possono essere ospitate autonomamente senza costi per token.

A cosa serve Muse Spark 1.1?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno GPQA 89.8%, Humanity's Last Exam 46.2%, Long Context Reasoning 81.3%, SciCode 58.2%, τ-Bench Banking 31.8%, Terminal-Bench 77.9%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

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