Meta: inteligencia, rendimiento y precio de sus modelos
Este análisis está pensado para ayudarte a elegir el mejor modelo ofrecido por Meta para tu caso de uso.
Más inteligente
UpdatedMuse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)Índice de inteligencia
3 modelos en total
Más rápido
Muse Spark 1.2 (xhigh)Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Velocidad de salida
3 modelos en total
Menor precio
Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)Precio combinado (por 1M de tokens)
3 modelos en total
Meta ofrece 3 modelos, cada uno con distintas características de inteligencia, rendimiento y precio. A continuación se comparan las métricas clave entre modelos.
- En inteligencia, los mejores modelos en Meta son Muse Spark 1.3 (max) (48), Muse Spark 1.3 (xhigh) (45) y Muse Spark 1.2 (xhigh) (40).
- En velocidad de salida, los modelos más rápidos son Muse Spark 1.2 (xhigh) (240 t/s), Muse Spark 1.3 (max) (184 t/s) y Muse Spark 1.3 (xhigh) (169 t/s).
- En latencia, Muse Spark 1.2 (xhigh) (20.47s), Muse Spark 1.3 (max) (44.44s) y Muse Spark 1.3 (xhigh) (49.81s) ofrecen el menor tiempo hasta el primer token de respuesta.
- En precios, Muse Spark 1.3 (max) ($0.78), Muse Spark 1.3 (xhigh) ($0.78) y Muse Spark 1.2 (xhigh) ($0.78) ofrecen los menores precios combinados por 1M de tokens.
- En tamaño de ventana de contexto, Muse Spark 1.3 (max) (1M), Muse Spark 1.3 (xhigh) (1M) y Muse Spark 1.2 (xhigh) (1M) admiten las ventanas de contexto más grandes en Meta.
- Muse Spark 1.3 (max) ofrece el mejor equilibrio entre inteligencia y costo. Para la salida más rápida, Muse Spark 1.2 (xhigh) es la mejor opción.
Aspectos destacados
Evaluaciones de inteligencia
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
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Agentic tool use
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
Intelligence Index vs. Price
Ventana de contexto
Context Window
Precios
Intelligence Index vs. Price
Resumen de rendimiento
Output Speed vs. Price
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Output Speed
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latency: Time To First Answer Token
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
End-to-End Response Time vs. Price
Análisis adicional | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Muse Spark 1.3 (max) | 1.05M | Propietario | 48 | $1.60 | 181 | 33.65 | 47.47 | 11.05 | |||
Muse Spark 1.3 (xhigh) | 1.05M | Propietario | 45 | $1.37 | 178 | 32.14 | 46.17 | 11.23 | |||
Muse Spark 1.2 (xhigh) | 1.05M | Propietario | 40 | $0.97 | 293 | 14.02 | 22.55 | 6.82 | |||
Muse Spark 1.1 (xhigh) | 1.05M | Propietario | 34 | $1.38 | -- | -- | -- | -- | |||
Definiciones clave
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Meta
Meta ofrece 3 modelos que monitoreamos: Muse Spark 1.3 (max), Muse Spark 1.3 (xhigh) y Muse Spark 1.2 (xhigh).
El modelo más inteligente disponible en Meta es Muse Spark 1.3 (max), con una puntuación de 48 en el Índice de Inteligencia.
El modelo más rápido en Meta por velocidad de salida es Muse Spark 1.2 (xhigh), con 240.1 tokens por segundo.
El modelo con el menor tiempo hasta el primer token de respuesta en Meta es Muse Spark 1.2 (xhigh), con 20.47s. Una menor latencia significa una respuesta inicial más rápida.
El modelo más económico en Meta por precio combinado es Muse Spark 1.3 (max), a $0.78 por 1M de tokens (proporción 7:2:1 de aciertos de caché/entrada/salida).
Sí, Meta ofrece una API compatible con OpenAI, lo que facilita cambiar desde OpenAI o usar integraciones existentes del SDK de OpenAI.
Sí, los 3 modelos en Meta admiten el modo JSON para salida estructurada.
Sí, los 3 modelos en Meta admiten llamadas a funciones (uso de herramientas).
Sí, Meta ofrece 3 modelos de razonamiento: Muse Spark 1.3 (max), Muse Spark 1.3 (xhigh) y Muse Spark 1.2 (xhigh). Los modelos de razonamiento usan pensamiento extendido para resolver problemas complejos antes de responder.
Sí, el rendimiento de un proveedor puede variar con el tiempo debido a cambios de infraestructura, balanceo de carga y actualizaciones. Medimos continuamente a todos los proveedores y mostramos las tendencias históricas de rendimiento en los gráficos "a lo largo del tiempo".
Al elegir un modelo en Meta, considera: inteligencia (para tareas sensibles a la calidad), velocidad de salida (para tareas intensivas en rendimiento), latencia (para aplicaciones interactivas que requieren primeras respuestas rápidas), precios (para cargas de trabajo sensibles al costo) y funcionalidades como el tamaño de la ventana de contexto, el modo JSON o las llamadas a funciones.