Meta: Intelligenz, Leistung und Preise der Modelle
Diese Analyse soll Sie bei der Auswahl des besten von Meta angebotenen Modells für Ihren Anwendungsfall unterstützen.
Höchste Intelligenz
UpdatedMuse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)Intelligence Index
Insgesamt 3 Modelle
Am schnellsten
Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)Ausgabegeschwindigkeit
Insgesamt 3 Modelle
Niedrigster Preis
Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)Mischpreis (pro 1 Mio. Tokens)
Insgesamt 3 Modelle
Meta bietet 3 Modelle mit jeweils unterschiedlichen Merkmalen bei Intelligenz, Leistung und Preis an. Nachfolgend werden die wichtigsten Metriken der Modelle verglichen.
- Bei der Intelligenz sind Muse Spark 1.3 (max) (48), Muse Spark 1.3 (xhigh) (45) und Muse Spark 1.2 (xhigh) (40) die führenden Modelle von Meta.
- Bei der Ausgabegeschwindigkeit sind Muse Spark 1.3 (max) (233 t/s), Muse Spark 1.3 (xhigh) (217 t/s) und Muse Spark 1.2 (xhigh) (181 t/s) am schnellsten.
- Bei der Latenz bieten Muse Spark 1.2 (xhigh) (29.77 s), Muse Spark 1.3 (xhigh) (31.93 s) und Muse Spark 1.3 (max) (32.08 s) die kürzeste Zeit bis zum ersten Antworttoken.
- Beim Preis bieten Muse Spark 1.3 (max) ($0.78), Muse Spark 1.3 (xhigh) ($0.78) und Muse Spark 1.2 (xhigh) ($0.78) die niedrigsten Mischpreise pro 1 Mio. Tokens.
- Bei der Größe des Kontextfensters unterstützen Muse Spark 1.3 (max) (1M), Muse Spark 1.3 (xhigh) (1M) und Muse Spark 1.2 (xhigh) (1M) die größten Kontextfenster von Meta.
- Muse Spark 1.3 (max) ist das insgesamt führende Modell von Meta und belegt bei Intelligenz, Geschwindigkeit und Preis jeweils Platz eins.
Wichtigste Ergebnisse
Intelligenzevaluationen
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
Kontextfenster
Context Window
Preise
Intelligence Index vs. Price
Leistungsübersicht
Output Speed vs. Price
Geschwindigkeit
Gemessen anhand der Ausgabegeschwindigkeit (Tokens pro Sekunde)
Output Speed
Latenz
Gemessen anhand der Zeit (Sekunden) bis zum ersten Token
Latency: Time To First Answer Token
Ende-zu-Ende-Antwortzeit
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
Weitere Analyse | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Muse Spark 1.3 (max) | 1.05M | Proprietär | 48 | $1.60 | 233 | 23.48 | 34.23 | 8.60 | |||
Muse Spark 1.3 (xhigh) | 1.05M | Proprietär | 45 | $1.37 | 217 | 22.70 | 34.24 | 9.23 | |||
Muse Spark 1.2 (xhigh) | 1.05M | Proprietär | 40 | $0.97 | 181 | 18.73 | 32.53 | 11.04 | |||
Muse Spark 1.1 (xhigh) | 1.05M | Proprietär | 34 | $1.38 | -- | -- | -- | -- | |||
Wichtige Definitionen
Häufig gestellte Fragen
Häufige Fragen zu Meta
Meta bietet 3 von uns erfasste Modelle an: Muse Spark 1.3 (max), Muse Spark 1.3 (xhigh) und Muse Spark 1.2 (xhigh).
Das intelligenteste bei Meta verfügbare Modell ist Muse Spark 1.3 (max) mit einem Intelligence-Index-Wert von 48.
Gemessen an der Ausgabegeschwindigkeit ist Muse Spark 1.3 (max) mit 232.6 Tokens pro Sekunde das schnellste Modell von Meta.
Das Modell von Meta mit der kürzesten Zeit bis zum ersten Antworttoken ist Muse Spark 1.2 (xhigh) mit 29.77 s. Eine niedrigere Latenz bedeutet eine schnellere erste Antwort.
Gemessen am Mischpreis ist Muse Spark 1.3 (max) mit $0.78 pro 1 Mio. Tokens (Verhältnis von Cache-Treffern, Eingabe und Ausgabe: 7:2:1) das günstigste Modell von Meta.
Ja, Meta bietet eine OpenAI-kompatible API. Das erleichtert den Wechsel von OpenAI und die Verwendung bestehender Integrationen mit dem OpenAI SDK.
Ja, alle 3 Modelle von Meta unterstützen den JSON-Modus für strukturierte Ausgaben.
Ja, alle 3 Modelle von Meta unterstützen Funktionsaufrufe (Tool-Nutzung).
Ja, Meta bietet 3 Reasoning-Modelle an: Muse Spark 1.3 (max), Muse Spark 1.3 (xhigh) und Muse Spark 1.2 (xhigh). Reasoning-Modelle nutzen ausführliches Schlussfolgern, um komplexe Probleme vor der Antwort zu bearbeiten.
Ja, die Leistung eines Anbieters kann sich aufgrund von Infrastrukturänderungen, Lastverteilung und Aktualisierungen im Laufe der Zeit verändern. Wir benchmarken alle Anbieter fortlaufend und zeigen historische Leistungstrends in den Diagrammen „Im Zeitverlauf“ an.
Berücksichtigen Sie bei der Auswahl eines Modells von Meta die Intelligenz für qualitätssensible Aufgaben, die Ausgabegeschwindigkeit für durchsatzintensive Aufgaben, die Latenz für interaktive Anwendungen mit schnellen ersten Antworten, die Preise für kostensensible Workloads sowie Funktionen wie die Größe des Kontextfensters, den JSON-Modus und die Unterstützung von Funktionsaufrufen.