Dieses Modell ist veraltet. Wir messen seine Leistung weiterhin, aber seltener: alle 18 Stunden statt alle 6.

Meta hat eine neuere Version veröffentlicht: Muse Spark 1.3. Wir empfehlen, diese als Alternative in Betracht zu ziehen.

Muse Spark 1.2 (Xhigh): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Name: Intelligenz
Creator: Artificial Analysis
License: https://artificialanalysis.ai/docs/legal/Terms-of-Use.pdf

Ausprobieren Benchmarks der API-Anbieter

IntelligenzUpdated

k. A.

Artificial Analysis Intelligence Index

Leistung

Zeit bis zum ersten Antworttoken 15,01sAusgabegeschwindigkeit 170 tok/s

k. A.

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index (Minuten)

Kosten

Eingabe 1,25 $Ausgabe 4,25 $Cache-Rabatt 88%

k. A.

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Ausführlichkeit

k. A.

Ausgabetokens im Intelligence Index

Muse Spark 1.2 (Xhigh) unterstützt Text, Bilder, Sprache und Video als Eingabe und Text als Ausgabe. Das Kontextfenster umfasst 1M Tokens.

Der Preis für Muse Spark 1.2 (Xhigh) beträgt $1.25 pro 1 Mio. Eingabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $2.00) und $4.25 pro 1 Mio. Ausgabetokens (preislich konkurrenzfähig; Median: $10.00).

Reasoning	Ja Diese Seite zeigt die Reasoning-Version dieses Modells. Möglicherweise gibt es auch eine Variante ohne Reasoning.
Eingabemodalität	Unterstützt: Text, Bilder, Sprache und Video
Ausgabemodalität	Unterstützt: Text
Kontextfenster	1M ~1573 A4-Seiten in Arial mit Schriftgröße 12

Metriken werden mit Modellen derselben Klasse verglichen:

Modelle ohne Reasoning → Vergleich nur mit anderen Modellen ohne Reasoning
Reasoning-Modelle → Vergleich mit Reasoning-Modellen und Modellen ohne Reasoning
Modelle mit offenen Gewichten → Vergleich nur mit anderen Modellen mit offenen Gewichten derselben Größenklasse:

Sehr klein: ≤4B Parameter
Klein: 4B–40B Parameter
Mittel: 40B–150B Parameter
Groß: >150B Parameter

Proprietäre Modelle → Vergleich mit proprietären Modellen und Modellen mit offenen Gewichten derselben Preisklasse anhand eines Mischpreisverhältnisses von 3:1 für Eingabe/Ausgabe:

<$0.15 pro 1 Mio. Tokens
$0.15–$1 pro 1 Mio. Tokens
>$1 pro 1 Mio. Tokens

Updated

Intelligenz

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better

No publicly available API

Zeit pro Aufgabe

Inference time (minutes) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

Kosten pro Aufgabe

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Lower is better

No publicly available API

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 incorporates 9 evaluations: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), and Terminal-Bench-Science 0.1

No publicly available API

Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 includes: AA-Briefcase v1.1, AutomationBench-AA, Terminal-Bench 4.0, FrontierCode 2.0, AA-Omniscience v1.1, GDP.pdf, HLE-Diamond, CritPt v2 (Hard Subset), Terminal-Bench-Science 0.1. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

No publicly available API

Indicates whether the model weights are available. Models are labelled as 'Commercial Use Restricted' if commercial use is limited by conditions, and as 'Non-commercial' if the license prohibits commercial use.

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Artificial Analysis Intelligence Index · Weighted average cost (USD) per Artificial Analysis Intelligence Index task

Most attractive quadrant

Pareto line

Weighted average cost per Intelligence Index task. Each evaluation’s cost is calculated from input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices, divided by task count, and weighted by its Intelligence Index weight.

Benchmarks

Evaluations

Evaluations measured independently by Artificial Analysis · AA-PersonalityBench scores are percentile ranks from 1 to 100

No publicly available API

AA-Briefcase v1.1

Agentic knowledge work, Elo

AA-Omniscience v1.1 AccuracyUpdated

Knowledge

AA-Omniscience v1.1 Non-Hallucination RateUpdated

1 - hallucination rate

AutomationBench-AA

Agentic SaaS workflows

Terminal-Bench-Science 0.1New

Agentic scientific research workflows in a terminal

FrontierCode 2.0New

Agentic software engineering in open-source repositories

HLE-DiamondNew

Reasoning & knowledge

GDP.pdf

Professional document reasoning, All-pass

Terminal-Bench 4.0

Agentic coding & terminal use

CritPt v2 (Hard Subset)

Physics reasoning

AA-AnalystAgent

Quantitative analysis on spreadsheets & documents

Harvey LAB-AA v1.1Updated

Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate

EnterpriseOps-Gym-AA

Agentic business operations

GDPval-AA v2.1

Agentic real-world work tasks, Elo

AA-3DNew

Agentic interactive 3D experiences, Elo

Code2Video-AANew

Product and brand videos designed in code, Elo

ITBench-AA

Kubernetes incident root-cause analysis

MLCR-AAUpdated

Medical long context reasoning

MMMU-Pro

Visual reasoning

AA-PersonalityBench: Expressiveness ScoreNew

Rich, varied, well-crafted language

AA-PersonalityBench: Organization ScoreNew

Well-structured, scannable, answer-first

AA-PersonalityBench: Transparency ScoreNew

Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic

AA-PersonalityBench: Slop ScoreNew

Use of filler and generic language

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase-Elo

AA-Briefcase v1.1 is an agentic knowledge work benchmark developed by Artificial Analysis. AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates rubric pass rate, analytical quality Elo and presentation Elo · Higher is better

No publicly available API

AA-Briefcase Elo is a combined metric that aggregates analytical quality Elo, presentation Elo, and rubric pass rate, with rubric performance converted into Elo via synthetic head-to-head matches. Elo and 95% confidence interval bounds are clamped at 0.

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Weighted average cost (USD) per Intelligence Index task · Segmented by token type · Lower is better

No publicly available API

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost (USD) to run all evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index

No publicly available API

The cost to run the evaluations in the Artificial Analysis Intelligence Index, calculated using the model's input, cache hit, cache write, reasoning, and answer token prices and the number of tokens used across evaluations (excluding repeats).

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Price (USD per M Tokens)

No publicly available API

Price per token for cached prompts (previously processed), typically offering a significant discount compared to regular input price, represented as USD per million tokens. The values shown here are the cache hit price; cache write and cache storage are billed separately and vary by provider — see "Cache pricing by provider" for detail.

Kontextfenster

Context window: tokens limit · Higher is better

No publicly available API

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

Leistung

Gemessen an der Zeit pro Aufgabe (Minuten), der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde), der Zeit bis zum ersten Antworttoken und der Zeit bis zum ersten Token (Sekunden)

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Output tokens divided by end-to-end output speed (minutes per Intelligence Index task) · Speed at the model's own endpoint or the median across providers · Lower is better

No publicly available API

The weighted average time (minutes) per Artificial Analysis Intelligence Index task: output tokens per task divided by output speed, weighted by each benchmark's weight in the Intelligence Index.

Speed and latency metrics average each endpoint's runs over the past 5 days, and the error rate pools them. We run the benchmark every 6 hours, and endpoints of deprecated models every 18 hours.

Ausgabegeschwindigkeit

Output tokens divided by total request time, including time to first token · Higher is better

No publicly available API

Output tokens, including reasoning tokens, received per second over a request's full duration, from sending the request to receiving the final token. The headline value averages each Performance v3 workload over the past 5 days, then averages the workloads.

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Sekunden bis zum ersten Antworttoken · Berücksichtigt die „Denkzeit“ von Reasoning-Modellen

No publicly available API

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zu Muse Spark 1.2 (Xhigh)

Muse Spark 1.2 (Xhigh) wurde am 5. August 2026 veröffentlicht.

Muse Spark 1.2 (Xhigh) wurde von Meta entwickelt.

Muse Spark 1.2 (Xhigh) hat eine Zeit bis zum ersten Antworttoken von 15.01 s (auf Grundlage der API von Meta). Dies ist besser als der Durchschnitt im Vergleich zu anderen Modellen einer ähnlichen Preisklasse (Median: 17.36 s).

Muse Spark 1.2 (Xhigh) kostet $1.25 pro 1 Mio. Eingabetokens (sehr konkurrenzfähig; Median: $2.00) und $4.25 pro 1 Mio. Ausgabetokens (sehr konkurrenzfähig; Median: $10.00). Die Angaben basieren auf der API von Meta.

Muse Spark 1.2 (Xhigh) kostet $1.25 pro 1 Mio. Eingabetokens und $4.25 pro 1 Mio. Ausgabetokens (auf Grundlage der API von Meta). Bei einem Mischpreis mit einem Verhältnis von 7:2:1 für Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe entspricht dies $0.78 pro 1 Mio. Tokens. Der Preis kann je nach Anbieter variieren. Preise der Anbieter vergleichen

Ja, Muse Spark 1.2 (Xhigh) ist ein Reasoning-Modell. Es nutzt längere Denkprozesse oder Chain-of-Thought-Reasoning, um komplexe Probleme zu bearbeiten, bevor es eine Antwort gibt.

Muse Spark 1.2 (Xhigh) unterstützt Text, Bilder, Sprache und Video als Eingabe.

Muse Spark 1.2 (Xhigh) unterstützt Text als Ausgabe.

Ja, Muse Spark 1.2 (Xhigh) unterstützt Bildeingaben und kann Bilder analysieren, beschreiben und Fragen dazu beantworten.

Ja, Muse Spark 1.2 (Xhigh) ist multimodal. Es kann Text, Bilder, Sprache und Video als Eingabe verarbeiten und Text als Ausgabe erzeugen.

Muse Spark 1.2 (Xhigh) hat ein Kontextfenster von 1M Tokens. Es bestimmt, wie viel Text und Gesprächsverlauf das Modell in einer einzelnen Anfrage verarbeiten kann.

Nein, Muse Spark 1.2 (Xhigh) ist proprietär. Die Modellgewichte sind nicht öffentlich verfügbar.

Muse Spark 1.2 (Xhigh) ist ein proprietäres Modell und Meta hat weder die Modellgröße noch die Parameterzahl offengelegt.

Ja, Muse Spark 1.2 (Xhigh) ist über 2 Anbieter per API verfügbar. API-Anbieter vergleichen

Muse Spark 1.2 (Xhigh) ist über 2 API-Anbieter verfügbar. Anbieter vergleichen

Muse Spark 1.2 (Xhigh): Analyse von Intelligenz, Leistung und Preis

Modellübersicht

IntelligenzUpdated

Leistung

Kosten

Ausführlichkeit

Zusammenfassung des Vergleichs

Technische Spezifikationen

232 Modelle in dieser Klasse

Intelligenz

Zeit pro Aufgabe

Kosten pro Aufgabe

IntelligenzUpdated

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index: Open Weights vs. proprietär

Artificial Analysis Intelligence Index

Open Weights

Intelligence Index vs. Kosten pro Aufgabe

Cost per Intelligence Index Task

Artificial Analysis Intelligence Index

Benchmarks

Evaluations

Intelligence Evaluation Relevance

Artificial Analysis Intelligence Index

AA-Briefcase v1.1

AA-Briefcase-Elo

AA-Briefcase Elo

Kosten

Kosten pro Aufgabe des Intelligence Index

Cost per Intelligence Index Task

Kosten für die Durchführung des Artificial Analysis Intelligence Index

Cost to Run Artificial Analysis Intelligence Index

Preise: Cache-Treffer, Eingabe und Ausgabe

Cache Hit

Kontextfenster

Kontextfenster

Context Window for RAG

Context Window

Leistung

Zeit pro Aufgabe des Intelligence Index

Time per Intelligence Index Task

Time Period

Ausgabegeschwindigkeit

End-to-End Output Speed

Zeit bis zum ersten Antworttoken

Time to First Answer Token

Häufig gestellte Fragen

Wann wurde Muse Spark 1.2 (Xhigh) veröffentlicht?

Wer hat Muse Spark 1.2 (Xhigh) entwickelt?

Wie hoch ist die Latenz von Muse Spark 1.2 (Xhigh)?

Wie viel kostet Muse Spark 1.2 (Xhigh)?

Wie gestaltet sich der API-Preis von Muse Spark 1.2 (Xhigh)?

Ist Muse Spark 1.2 (Xhigh) ein Reasoning-Modell?

Welche Eingabemodalitäten unterstützt Muse Spark 1.2 (Xhigh)?

Welche Ausgabemodalitäten unterstützt Muse Spark 1.2 (Xhigh)?

Kann Muse Spark 1.2 (Xhigh) Bilder verarbeiten?

Ist Muse Spark 1.2 (Xhigh) multimodal?

Wie groß ist das Kontextfenster von Muse Spark 1.2 (Xhigh)?

Hat Muse Spark 1.2 (Xhigh) offene Gewichte?

Wie viele Parameter hat Muse Spark 1.2 (Xhigh)?

Ist Muse Spark 1.2 (Xhigh) über eine API verfügbar?

Wo kann ich Muse Spark 1.2 (Xhigh) verwenden?