Meta: inteligência, desempenho e preço dos modelos
Esta análise ajuda você a escolher o melhor modelo oferecido por Meta para seu caso de uso.
Mais inteligente
Muse Wonder (max)Muse Wonder (high)Muse Spark 1.3 (max)Muse Ember (max)Muse Ember (xhigh)Intelligence Index
8 modelos no total
Menor tempo por tarefa
Muse Ember (xhigh)Muse Ember (max)Muse Wonder (high)Muse Spark 1.3 (max)Muse Wonder (max)Tempo por tarefa do Intelligence Index (minutos)
8 modelos no total
Menor preço
Muse Ember (max)Muse Ember (xhigh)Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.2 (xhigh)Muse Spark 1.3 (xhigh)Preço combinado (por 1M de tokens)
8 modelos no total
Meta oferece 8 modelos, cada um com características diferentes de inteligência, desempenho e preço. Veja abaixo uma comparação das principais métricas entre os modelos.
- Em inteligência, os principais modelos oferecidos por Meta são Muse Wonder (max) (44), Muse Wonder (high) (41) e Muse Spark 1.3 (max) (37).
- Em tempo por tarefa, Muse Ember (xhigh) (2.8 min), Muse Ember (max) (3.3 min) e Muse Wonder (high) (11.1 min) concluem uma tarefa do Intelligence Index mais rápido em Meta. O tempo por tarefa varia significativamente entre os modelos: o mais lento leva 5.2x mais tempo que o mais rápido.
- Em latência, Muse Ember (xhigh) (4.01s), Muse Ember (max) (4.98s) e Muse Spark 1.2 (xhigh) (8.02s) têm o menor tempo até o primeiro token da resposta final.
- Em preço, Muse Ember (max) ($0.07), Muse Ember (xhigh) ($0.07) e Muse Spark 1.3 (max) ($0.78) têm os menores preços combinados por 1M de tokens. Os preços variam em até 10.7x entre os modelos.
- Em tamanho da janela de contexto, Muse Wonder (max) (1M), Muse Wonder (high) (1M) e Muse Spark 1.3 (max) (1M) aceitam as maiores janelas entre os modelos oferecidos por Meta.
Inteligência
Artificial Analysis Intelligence 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
Intelligence Index vs. preço
Preços
Custo por tarefa do Intelligence Index
Intelligence Index vs. preço
Velocidade
Média das cargas de trabalho medidas de solicitação única e agênticas multiturno
Tempo por tarefa do Intelligence Index
Qualidade
Janela de contexto
Latência
Média das cargas de trabalho medidas de solicitação única e agênticas multiturno
Tempo até o primeiro token da resposta final
Confiabilidade
Parcela de solicitações em que o endpoint falhou, em todas as cargas de trabalho medidas de solicitação única e agênticas multiturno
Taxa de erros do endpoint
Cache
Taxa de acertos do cache
Custo por tarefa vs. Taxa de acertos do cache
Análises adicionais | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Muse Wonder (max) | 44 | $6.95 | 14.6 | 26.32 | 0.0% | 1M | Proprietário | |||
Muse Wonder (high) | 41 | $4.56 | 11.1 | 13.79 | 4.1% | 1M | Proprietário | |||
Muse Spark 1.3 (max) | 37 | $2.39 | 11.5 | 28.81 | 2.7% | 1M | Proprietário | |||
Muse Ember (max) | 36 | $0.14 | 3.2 | 4.99 | 0.6% | 1M | Proprietário | |||
Muse Ember (xhigh) | 34 | $0.12 | 2.8 | 4.03 | 0.0% | 1M | Proprietário | |||
Muse Spark 1.2 (xhigh) | -- | -- | -- | 8.02 | 0.0% | 1M | Proprietário | |||
Muse Spark 1.3 (xhigh) | -- | -- | -- | 16.84 | 0.0% | 1M | Proprietário | |||
Muse Spark 1.1 (xhigh) | -- | -- | -- | 15.60 | 12.2% | 1M | Proprietário | |||
Principais definições
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre Meta
Meta oferece 8 modelos que acompanhamos: Muse Wonder (max), Muse Wonder (high), Muse Spark 1.3 (max), Muse Ember (max), Muse Ember (xhigh), Muse Spark 1.2 (xhigh), Muse Spark 1.3 (xhigh) e Muse Spark 1.1 (xhigh).
O modelo mais inteligente disponível em Meta é Muse Wonder (max), com 44 pontos no Intelligence Index.
O modelo com o menor tempo por tarefa em Meta é Muse Ember (xhigh), com 2.8 minutos por tarefa do Intelligence Index. O tempo por tarefa é o número de tokens de saída por tarefa dividido pela velocidade de saída de ponta a ponta; um valor menor significa que a tarefa termina mais cedo.
O modelo com o menor tempo até o primeiro token da resposta final em Meta é Muse Ember (xhigh), com 4.01s. Uma latência menor significa um tempo de resposta inicial mais rápido.
O modelo mais acessível em preço combinado oferecido por Meta é Muse Ember (max), com $0.0728 por 1M de tokens (proporção de 7:2:1 entre tokens de acerto do cache, entrada e saída).
Os preços em Meta variam em até 40.4x entre os modelos, de $0.0728 por 1M de tokens no Muse Ember (max) a $2.94 por 1M de tokens no Muse Wonder (high).
Sim. Meta oferece uma API compatível com a OpenAI, facilitando a migração da OpenAI e o uso de integrações existentes com o SDK da OpenAI.
Sim. Todos os 8 modelos oferecidos por Meta são compatíveis com o modo JSON para saída estruturada.
Sim. Todos os 8 modelos oferecidos por Meta são compatíveis com chamadas de funções (uso de ferramentas).
Sim. Meta oferece 8 modelos de raciocínio: Muse Wonder (max), Muse Wonder (high), Muse Spark 1.3 (max), Muse Ember (max), Muse Ember (xhigh), Muse Spark 1.2 (xhigh), Muse Spark 1.3 (xhigh) e Muse Spark 1.1 (xhigh). Os modelos de raciocínio usam um processo de reflexão prolongado para resolver problemas complexos antes de responder.
Sim. O desempenho de um provedor pode variar ao longo do tempo devido a mudanças na infraestrutura, balanceamento de carga e atualizações. Avaliamos continuamente todos os provedores e exibimos as tendências históricas de desempenho nos gráficos de evolução ao longo do tempo.
Ao escolher um modelo oferecido por Meta, considere a inteligência (para tarefas que exigem qualidade), o tempo por tarefa (a rapidez com que o modelo conclui uma tarefa do Intelligence Index), a latência (para aplicações interativas que precisam de respostas iniciais rápidas), o preço (para cargas de trabalho atentas aos custos) e recursos como tamanho da janela de contexto, modo JSON e chamadas de funções.