Este modelo está obsoleto. Solo seguimos midiendo su rendimiento con la carga predeterminada de 10 mil tokens de entrada. Los resultados de otras cargas son históricos y ya no se actualizan.
Meta lanzó una versión más reciente, Muse Wonder. Te sugerimos considerarla como alternativa.
Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Muse Spark 1.3 (Max)
Resumen del modelo
Muse Spark 1.3 (Max) está por debajo del promedio en inteligencia, pero tiene un precio muy competitivo en comparación con otros modelos de precio similar. También es notablemente rápido; sin embargo, es muy verboso. El modelo admite entrada de texto, imágenes y video, genera texto y tiene una ventana de contexto de 1M tokens.
Muse Spark 1.3 (Max) obtiene 36 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 38). Al evaluar el Intelligence Index, generó 120M tokens, lo que es muy verboso frente a la mediana de 71M.
El precio de Muse Spark 1.3 (Max) es de $1.25 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $2.00) y $4.25 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $10.00). En promedio, evaluar Muse Spark 1.3 (Max) en el Intelligence Index cuesta $2.39 por tarea.
Con 195 tokens por segundo, Muse Spark 1.3 (Max) es notablemente rápido (84).
| Razonamiento | Sí Esta página muestra la versión con razonamiento de este modelo. También puede existir una variante sin razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto, imágenes y video |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 1M ~1500 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Miden el rendimiento de modelos en capacidades e industrias específicas
Artificial Analysis Finance & Accounting Index
Evaluations
Agentic knowledge work, Elo
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Physics reasoning
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Agentic real-world work tasks, Elo
Agentic interactive 3D experiences, Elo
Product and brand videos designed in code, Elo
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
Rich, varied, well-crafted language
Well-structured, scannable, answer-first
Truthful, acknowledges uncertainty, non-sycophantic
Use of filler and generic language
AA-Briefcase v1.1
Elo de AA-Briefcase
AA-Omniscience v1.1
Puntuación neta de AA-Omniscience
AA-PersonalityBench
Índices de personalidad
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Uso de tokens
Tokens de salida por tarea del Intelligence Index
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Velocidad de salida
Tiempo por tarea del Intelligence Index
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Muse Spark 1.3 (Max)
Muse Spark 1.3 (Max) se lanzó el 2 de septiembre de 2026.
Muse Spark 1.3 (Max) fue creado por Meta.
Muse Spark 1.3 (Max) obtiene 36 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa por debajo del promedio entre otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 38).
Muse Spark 1.3 (Max) genera 195.2 tokens de salida por segundo (según la API de Meta), un valor muy por encima del promedio frente a otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 84.0 t/s).
Muse Spark 1.3 (Max) tiene un tiempo hasta el primer token (TTFT) de 38.50 s (según la API de Meta), un valor en el extremo superior frente a otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 6.15 s).
Muse Spark 1.3 (Max) cuesta $1.25 por 1 M de tokens de entrada (muy competitivo; mediana: $2.00) y $4.25 por 1 M de tokens de salida (muy competitivo; mediana: $10.00), según la API de Meta.
Muse Spark 1.3 (Max) cuesta $1.25 por 1 M de tokens de entrada y $4.25 por 1 M de tokens de salida (según la API de Meta). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.78 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores
Al evaluarlo en el Intelligence Index, Muse Spark 1.3 (Max) generó 120M tokens de salida, un valor en el extremo superior frente a otros modelos en un rango de precio similar (mediana: 71M).
Sí, Muse Spark 1.3 (Max) es un modelo de razonamiento. Usa pensamiento extendido o razonamiento en cadena para resolver problemas complejos antes de dar una respuesta.
Muse Spark 1.3 (Max) admite entrada de texto, imágenes y video.
Muse Spark 1.3 (Max) admite salida de texto.
Sí, Muse Spark 1.3 (Max) admite imágenes como entrada y puede analizarlas, describirlas y responder preguntas sobre ellas.
Sí, Muse Spark 1.3 (Max) es multimodal. Puede procesar entradas de texto, imágenes y video y generar salidas de texto.
Muse Spark 1.3 (Max) tiene una ventana de contexto de 1.0M tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
No, Muse Spark 1.3 (Max) es propietario. Los pesos del modelo no están disponibles públicamente.
Muse Spark 1.3 (Max) es un modelo propietario y Meta no ha revelado su tamaño ni su cantidad de parámetros.
Muse Spark 1.3 (Max) obtiene 36 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en trabajo del conocimiento, programación, ciencia y conocimiento general.
Sí, Muse Spark 1.3 (Max) está disponible mediante API a través de 1 proveedor. Comparar proveedores de API
Muse Spark 1.3 (Max) está disponible a través de 1 proveedor de API. Comparar proveedores