Muse Spark 1.3
O Muse Spark 1.3 é o modelo da Meta para agentes e programação, lançado em 02/09/2026, e é para ele que a Meta aponta quando diz que o agente Muse funciona com o Muse Spark. Custa US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 de saída, com janela de 1.048.576 tokens e sem sobretaxa de contexto longo. Na tabela da própria Meta, lidera programação e contexto longo, mas não vence nenhuma das seis provas de agente na métrica principal. Os pesos são fechados.
O Muse Spark 1.3 em números oficiais
Dados publicados pelo fabricante na documentação e no anúncio. Fonte de cada um no fim da página.
- Fabricante
- Meta (Meta Superintelligence Labs)
- Identificador na API
muse-spark-1.3; a versãomuse-spark-1.3-contributoré mais barata e permite à Meta treinar com seus dados- Lançamento
- 02/09/2026
- Entrada
- US$ 1,25 por milhão de tokens
- Saída (inclui raciocínio)
- US$ 4,25 por milhão de tokens
- Leitura de cache
- US$ 0,15 por milhão; cache automático por prefixo, sem linha de escrita na tabela
- Faixa Contributor
- US$ 0,10 de entrada, US$ 0,20 de saída e US$ 0,002 de cache, sem o esforço max
- Contexto longo
- sem sobretaxa: o mesmo preço com a janela vazia ou cheia
- Janela de contexto
- 1.048.576 tokens
- Resposta máxima
- não publicada
- Em lote (Batch API)
- não publicado; a documentação só traz pedidos em segundo plano
- Conhecimento
- data não publicada pela Meta
- Raciocínio
- sempre ligado; minimal, low, medium, high, xhigh ou max (max só na faixa Standard); sem o parâmetro, o modelo escolhe
- Entrada e saída
- texto, imagem, vídeo, PDF e áudio (com suporte parcial) na entrada; texto na saída
- Pesos
- fechados; a Meta cita a abertura dos pesos do Muse Spark no plano, sem data
- Limites de uso
- 3.000 requisições e 4 milhões de tokens por minuto, por equipe (faixa Standard)
- Onde roda
- Meta Model API (Responses, Chat Completions e Messages, compatível com os SDKs da OpenAI e da Anthropic) e Muse Code
- Países
- a API vale onde o Meta AI e a cobrança funcionam; o Brasil não está na lista de territórios restritos, mas a Meta não publica lista de países liberados
Onde o Muse Spark 1.3 vai bem, onde fica atrás e para quem serve
Onde vai bem
- Contexto longo: 98,5 no MRCR de 256 mil a 512 mil tokens e 98,1 de 512 mil a 1 milhão, contra 91,5 e 73,8 do GPT-5.6 Sol, na tabela da Meta.
- Programação longa: 75,4% no DeepSWE v1.1, à frente do Claude Opus 5 (74,0) e do GPT-5.6 Sol (73,0).
- Preço: abaixo do Grok 4.7 (US$ 2 e US$ 6) e do Claude Sonnet 5.5 (US$ 2 e US$ 10), sem cobrar a mais no contexto longo.
- Mais enxuto que o 1.2: cerca de 20% menos chamadas de ferramenta e 25% menos tokens, em comparações de engenheiros da Meta.
- Fácil de plugar: aceita os SDKs da OpenAI e da Anthropic e se liga a Claude Code, Codex e OpenCode.
Onde fica atrás
- Agentes: não vence nenhuma das seis provas de agente na métrica principal; no GDPVal-AA v2, faz 1.754 contra 1.824 do Opus 5.
- Seguir instruções: 57,8 no índice interno da Meta, abaixo do GPT-5.6 Sol (60,5) e do Opus 5 (59,1), numa prova que não dá para conferir.
- Rivais da geração anterior: a tabela deixa de fora o Claude Fable 5.1, lançado um dia antes, e o GPT-6 Astra e o Opus 5.5, que vieram depois.
- Lacunas: resposta máxima, data de corte do conhecimento e Batch API não aparecem na documentação; o áudio tem suporte parcial.
- Prompt que você não vê: a Meta injeta um prompt de sistema e uma mensagem de desenvolvedor ocultos em toda requisição. Não cobra por eles, mas eles ocupam a janela.
Para quem faz sentido
- Agente que lê muito material de uma vez, como um repositório inteiro ou um contrato longo, a preço único.
- Programação no Muse Code ou no agente que a equipe já usa (Claude Code, Codex ou OpenCode), apontando para a API da Meta.
- Protótipo com dado que pode ir para treino, na faixa Contributor, a US$ 0,10 e US$ 0,20 por milhão.
- Quem quer montar pela API algo parecido com o agente Muse, sobre o mesmo modelo.
Quando escolher outro
- Agente de trabalho de escritório e automação de processo: na própria tabela da Meta, o Opus 5 e o GPT-5.6 Sol ficam à frente.
- Dado sensível na faixa Contributor, em que a Meta treina com seus prompts e respostas. Na Standard, não treina.
- Entender áudio: a própria Meta avisa que a qualidade pode cair no 1.3 e indica o 1.2 ou o Muse Voice Transcribe.
- Rodar em servidor próprio: os pesos são fechados. A opção aberta da Meta é o Muse Glimmer, um modelo menor.
O que a Meta publicou no lançamento
O Muse Spark 1.3 saiu em 02/09/2026, já com o esforço max na API e no Muse Code. A Meta diz que ele sustenta trabalho mais longo, pede esclarecimento quando o pedido é ambíguo e confirma antes de ações com consequência. Na segurança, fala em mais resistência a injeção de prompt, sem publicar número.
A tabela do anúncio, publicada como imagem, compara o 1.3 no max com o 1.2, o GPT-5.6 Sol e o Claude Opus 5. O 1.3 lidera as cinco linhas de programação e contexto longo, com empate no Terminal-Bench 2.1. Nas seis de agente, na métrica principal, o Opus 5 lidera quatro e o GPT-5.6 Sol, duas.
| Muse Spark 1.3 max | Muse Spark 1.2 xhigh | GPT-5.6 Sol max | Opus 5 max | |
|---|---|---|---|---|
| GDPVal-AA v2 trabalho de escritório, Elo |
1.754 | 1.615 | 1.710 | 1.824 |
| JobBench ferramentas profissionais |
64,9 | 61,6 | 45,4 | 65,7 |
| OSWorld 2.0, parcial uso de computador, métrica principal |
66,9 | 47,6 | 62,7 | 68,3 |
| OSWorld 2.0, binária tarefa completa, métrica secundária |
32,0 | 17,9 | 27,3 | 31,4 |
| DeepSearchQA pesquisa na web |
90,3 | 85,9 | 93,1 | 90,4 |
| Agentic IF Index seguir instruções, prova interna |
57,8 | 46,2 | 60,5 | 59,1 |
| AutomationBench fluxos de negócio |
49,6 | 38,2 | 46,7 | 50,3 |
| MRCR 256K-512K contexto longo |
98,5 | 66,3 | 91,5 | não medido |
| MRCR 512K-1M contexto longo |
98,1 | 55,5 | 73,8 | não medido |
| DeepSWE v1.1 programação longa |
75,4 | 55,0 | 73,0 | 74,0 |
| SWE-Atlas Codebase QnA entendimento de código |
59,4 | 46,2 | 53,5 | 52,7 |
| Terminal-Bench 2.1 programação em terminal |
88,8 | 82,9 | 88,8 | 86,7 |
Tabela do anúncio do Muse Spark 1.3. O ponto marca o melhor de cada linha; no Terminal-Bench 2.1 há empate entre o Muse Spark 1.3 e o GPT-5.6 Sol. "Não medido" são as células em que a Meta não publicou nota para o Opus 5.
Como ler a tabela da Meta
Pela metodologia, a Meta usa para cada modelo a maior nota comparável entre a medição dela, o placar oficial e o número do fabricante. Onde dá para conferir, bate: o 1.824 do Opus 5 no GDPVal-AA v2 é o do system card da Anthropic, e o 88,8% do GPT-5.6 Sol no Terminal-Bench 2.1, o da OpenAI. Os cuidados são outros:
- OSWorld 2.0: a métrica principal, pela própria Meta, é a parcial, em que o Opus 5 lidera; a binária, em que o 1.3 lidera, é secundária.
- DeepSWE: o 1.3 rodou com o mini-swe-agent, e os outros vieram do placar oficial da Datacurve, em condições diferentes.
- Versão da prova: no AutomationBench (conjunto v3), a Meta dá 46,7 ao GPT-5.6 Sol e 50,3 ao Opus 5; a OpenAI e a Anthropic publicaram 18,1% e 26,9% para os mesmos modelos. Versões diferentes não se comparam.
Muse Spark, agente Muse e Muse Code: o que é cada um
Muse Spark é a família de modelos da Meta Superintelligence Labs: o primeiro saiu em 08/04/2026, o 1.1 em 09/07/2026, com a Meta Model API em prévia pública, o 1.2 em 05/08/2026, junto com o Muse Code, o agente de programação de terminal da Meta, e o 1.3 é o quarto desde abril.
O Muse é o agente pessoal da Meta, lançado em 08/09/2026 nos Estados Unidos. O anúncio diz que ele funciona com o Muse Spark e liga esse nome ao post do 1.3, sem escrever a versão. Já o Muse Glimmer, de 10/08/2026, é o modelo de pesos abertos: 30 bilhões de parâmetros, treinado a partir das respostas do Muse Spark, sob licença Apache 2.0, para rodar na sua máquina.
O preço e as letras miúdas
O 1.3, o 1.2 e o 1.1 custam o mesmo na faixa Standard. O raciocínio é cobrado como saída, inclusive no max, que gasta mais tokens. A busca na web custa US$ 2,50 por mil consultas.
- Standard ou Contributor: a Contributor cobra US$ 0,20 de saída em vez de US$ 4,25, mas a Meta pode treinar modelos futuros com seus dados, e o limite cai para 100 requisições por minuto.
- Retenção zero: só para contas qualificadas, a pedido, e desliga arquivos, busca na web e pedidos em segundo plano.
- Muse Code por assinatura: três planos, com 5 e 20 vezes o uso do básico, sem preço na documentação.
| Muse Spark 1.3 Meta | Grok 4.7 xAI | Sonnet 5.5 Anthropic | Opus 5.5 Anthropic | |
|---|---|---|---|---|
| Entrada | US$ 1,25 | US$ 2 | US$ 2 | US$ 4 |
| Saída | US$ 4,25 | US$ 6 | US$ 10 | US$ 20 |
| Leitura de cache | US$ 0,15 | US$ 0,50 | US$ 0,20 | US$ 0,20 |
| Janela de contexto | 1.048.576 | 500 mil | 1 milhão | 1 milhão |
| Contexto longo | mesmo preço | dobra a partir de 200 mil | mesmo preço | mesmo preço |
Tabelas de preço da Meta (faixa Standard), da xAI e da Anthropic, consultadas em 01/10/2026.
Exemplos de uso do Muse Spark 1.3
Um time coloca o código de um sistema grande na janela e pergunta onde mora cada regra de negócio antes de mexer. É o que o SWE-Atlas Codebase QnA mede, e ali o 1.3 marcou 59,4 na tabela da Meta.
Um ano de conversas de atendimento entra numa requisição só, sem cobrança extra pelo tamanho, e o agente acha o que o cliente disse em cada contato. O MRCR mede essa recuperação: 98,1 entre 512 mil e 1 milhão de tokens.
Uma equipe monta a integração com dados fictícios na faixa Contributor e passa para a Standard quando o dado do cliente entra, porque ali a Meta não treina com o conteúdo.
Onde o Muse Spark 1.3 se destaca e onde fica atrás, pelos números
O Muse Spark 1.3 tem resultado publicado em 18 provas compiladas pela Epoch AI. A régua aqui é a geração: a posição dele entre os modelos lançados entre 06/12/2025 e 01/12/2026 que fizeram a mesma prova. Contra o acervo inteiro, que tem modelos de 2023, um lançamento recente fica no topo de quase tudo, e isso não diz nada.
Onde se destaca
Provas em que fica no terço de cima da própria geração.
Onde fica atrás
Provas em que fica na metade de baixo da própria geração.
Ver as 18 provas, uma a uma
| Prova | Nota | Na geração | No geral | Recorde da prova |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2024 e 2025 (OTIS) | 99,2% | 15º / 78 (empatado com 1) | 15º / 168 | 100,0% GPT-5.5 |
| Dtbench | 96,5% | 10º / 66 (empatado com 1) | 10º / 148 | 98,9% Claude Opus 5.5 |
| Lmca | 53,87 | 14º / 66 | 14º / 121 | 68,23 Claude Opus 5.5 |
| CritPt | 26,0% | 17º / 77 | 17º / 112 | 32,3% GPT-5.6 Sol |
| SciCode | 59,7% | 9º / 75 | 9º / 104 | 66,9% Claude Opus 5.5 |
| Frontiermath Tiers 1 3 V2 | 74,4% | 22º / 67 | 22º / 86 | 93,7% GPT-6 Astra |
| ALE-Bench | 1.688 | 10º / 60 | 10º / 82 | 2.951 GPT-6 Astra |
| WebDev Arena | 1.652 | 11º / 70 | 11º / 82 | 1.820 Claude Opus 5.5 |
| Xadrez (problemas) | 37,0% | 34º / 62 (empatado com 1) | 36º / 80 | 76,0% GPT-6 Astra |
| Enigmas de jogo | 25,0% | 34º / 60 (empatado com 1) | 35º / 77 | 84,0% GPT-6 Astra |
| ProofBench | 58,0% | 21º / 67 (empatado com 2) | 21º / 74 | 100,0% Claude Fable 5.1 |
| Frontiermath Tier 4 V2 | 46,3% | 20º / 57 (empatado com 2) | 20º / 67 | 100,0% GPT-6.1 Sol |
| Apex Agents | 57,8% | 15º / 48 | 15º / 50 | 82,4% Gemini 4 Argon |
| Gdp Pdf | 27,6% | 10º / 37 | 10º / 37 | 35,0% GPT-6.1 Sol |
| FrontierSWE | 25,8% | 13º / 20 | 13º / 20 | 65,5% GPT-6 Astra |
| CursorBench | 41,6% | 10º / 16 | 10º / 16 | 57,8% Claude Opus 5.5 |
| Weirdml V3 | 7,0% | 9º / 10 | 9º / 11 | 42,2% GPT-6 Astra |
| Btf3 | 14,1% | 5º / 8 | 5º / 8 | 14,9% GLM-5.3 |
Em cada prova vale o melhor nível de esforço que o modelo fez, como no ranking. Fonte das notas: Epoch AI, sob CC BY 4.0.
Com quem comparar o Muse Spark 1.3
Os modelos de outros laboratórios mais próximos em capacidade e lançados na mesma época, no máximo dois por laboratório. Clique em qualquer um para ver a página dele.
| Modelo | Laboratório | ECI | ELO | LiveBench | Lançamento |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | Google DeepMind | 157,20 | 1.551 | 75,8 | 02/09/2026 |
| Qwen 3.8 Max | Alibaba | 156,88 | 1.536 | 78,5 | 02/08/2026 |
| Muse Spark 1.3 | Meta AI | 156,76 | 1.528 | 81,6 | 02/09/2026 |
| GPT-5.3 Codex | OpenAI | 156,76 | n/d | n/d | 05/02/2026 |
| GPT-5.4 | OpenAI | 156,72 | 1.519 | 78,0 | 05/03/2026 |
| Claude Sonnet 5 | Anthropic | 156,36 | 1.491 | 76,0 | 30/06/2026 |
| Claude Opus 4.7 | Anthropic | 156,32 | 1.532 | 76,5 | 16/04/2026 |
Muse Spark 1.3 ou GPT-5.4?
O GPT-5.4 é o modelo de outro laboratório mais próximo do Muse Spark 1.3 em capacidade. Nas 13 provas que os dois fizeram, o placar é este:
| Prova | Muse Spark 1.3 | GPT-5.4 |
|---|---|---|
| Enigmas de jogo | 25,0% | 37,0% |
| Xadrez (problemas) | 37,0% | 48,0% |
| WebDev Arena | 1.652 | 1.463 |
| CritPt | 26,0% | 23,4% |
| Apex Agents | 57,8% | 52,4% |
| Frontiermath Tier 4 V2 | 46,3% | 49,0% |
| Frontiermath Tiers 1 3 V2 | 74,4% | 78,6% |
| SciCode | 59,7% | 56,6% |
| ALE-Bench | 1.688 | 1.607 |
| Lmca | 53,87 | 51,97 |
Placar sem peso: cada prova conta um ponto, seja de matemática, seja de programação. O ponto marca quem foi melhor em cada linha.
Quanto o Muse Spark 1.3 custa para entregar cada tarefa
Preço por token é o que está na tabela; custo por tarefa é o que chega na fatura, porque depende de quantos tokens o modelo gasta. Cada ponto é um nível de esforço, publicado por quem rodou a prova e compilado pela Epoch AI. Quanto mais para cima e para a esquerda, mais nota por dólar.
CursorBench
A escala de nota não começa em zero.
ProofBench
A escala de nota não começa em zero.
Os outros modelos da Meta AI
Os modelos do mesmo laboratório mais próximos no tempo, do mais novo para o mais antigo.
| Modelo | Lançamento | ECI | ELO | LiveBench | Acesso |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark Open | 15/10/2026 | sem ECI | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
| Muse Wonder | 12/10/2026 | sem ECI | 1.540 | n/d | API access |
| Muse Spark 1.3 | 02/09/2026 | 156,76 | 1.528 | 81,6 | API access |
| Muse Spark 1.2 | 05/08/2026 | 154,90 | 1.509 | 78,0 | API access |
| Muse Spark 1.1 | 09/07/2026 | 154,00 | 1.516 | 75,3 | API access |
| Muse Spark | 08/04/2026 | 152,13 | 1.508 | n/d | API access |
| Llama 4 Maverick | 06/04/2025 | 132,20 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
| Llama 4 Scout | 05/04/2025 | 129,65 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
| Llama 3.3 70B | 06/12/2024 | 127,34 | n/d | n/d | Open weights (restricted use) |
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Opinião de quem usa, não medição: a nota fica separada do ranking e não mexe na posição de ninguém. Um voto por navegador, sem cadastro, e dá para trocar a nota depois.
O que as pessoas perguntam sobre o Muse Spark 1.3
Quanto custa o Muse Spark 1.3?
Na faixa Standard, US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,15 de entrada em cache e US$ 4,25 de saída, sem sobretaxa de contexto longo. Na Contributor, em que a Meta pode treinar com seus dados, US$ 0,10, US$ 0,002 e US$ 0,20.
O Muse Spark 1.3 tem pesos abertos?
Não. A Meta diz apenas que a abertura dos pesos do Muse Spark está no plano, sem data. O modelo aberto dela hoje é o Muse Glimmer, de 30 bilhões de parâmetros, destilado do Muse Spark, sob licença Apache 2.0.
Qual a relação entre o Muse Spark 1.3 e o agente Muse?
O Muse é o agente pessoal da Meta, lançado em 08/09/2026 nos Estados Unidos. O anúncio diz que ele funciona com o Muse Spark e liga esse nome ao post do 1.3. O Muse Spark 1.3 é o modelo; o Muse é o produto que o usa.
Dá para usar o Muse Spark 1.3 no Brasil?
A Meta diz que a API funciona na maioria dos países onde há Meta AI e cobrança. O Brasil não está entre os territórios restritos da política geográfica, de 18/09/2026, mas não há lista de países liberados. O agente Muse saiu só nos Estados Unidos.
O Muse Spark 1.3 é melhor que o Claude e o GPT?
Na tabela da Meta, ganha do Claude Opus 5 e do GPT-5.6 Sol em programação e contexto longo e não lidera nenhuma das seis provas de agente. Modelos mais novos, como Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra e Opus 5.5, ficaram fora. As notas independentes ficam no topo desta página.
Qual a posição do Muse Spark 1.3 no ranking de IA?
No AI Benchmark da ROO3, ordenado pelo ECI da Epoch AI, o Muse Spark 1.3 está em 21º lugar entre 267 modelos, com ECI de 156,76. O ECI é um índice composto que junta vários benchmarks difíceis numa escala só. A posição muda quando sai modelo novo, e a página é apurada seis vezes por dia.
O Muse Spark 1.3 é melhor que o GPT-5.4?
Nas 13 provas que os dois fizeram e que a Epoch AI compilou, o Muse Spark 1.3 fica à frente em 9, atrás em 4 e empata em 0. É uma comparação prova a prova, sem peso: uma vitória em matemática conta igual a uma em programação. Para escolher entre os dois, vale olhar as provas que se parecem com o seu uso.
Em que o Muse Spark 1.3 vai melhor?
Comparado aos modelos da mesma geração (lançados até 9 meses antes e até 3 meses depois dele), os melhores resultados relativos do Muse Spark 1.3 são: SciCode (9º de 75); WebDev Arena (11º de 70); Dtbench (10º de 66). A régua é a posição entre os modelos daquela época que fizeram a mesma prova.
De onde vêm os números desta página?
Das mesmas três fontes do ranking, todas com licença aberta: Epoch AI (ECI e provas individuais, CC BY 4.0), Arena (ELO de preferência humana, CC BY 4.0) e LiveBench (média geral, CC BY-SA 4.0). A ROO3 não mede modelo nenhum. Quando a página traz número publicado pelo próprio fabricante, ele aparece na análise escrita, dito como sendo do fabricante, e nunca entra no ranking.
De onde vem cada número
- Meta, anúncio do Muse Spark 1.3 (com a tabela de benchmarks em imagem)
- Meta, metodologia de avaliação do Muse Spark 1.3 (PDF)
- Meta, modelos da Meta Model API (documentação)
- Meta, preços e limites da Meta Model API (documentação)
- Meta, raciocínio (documentação)
- Meta, visão geral da Meta Model API e do Muse Code (documentação)
- Meta, contagem de tokens e contexto injetado (documentação)
- Meta, assinaturas do Muse Code (documentação)
- Meta, retenção zero de dados (central de ajuda)
- Meta, países onde a Model API funciona (central de ajuda)
- Meta, política geográfica da Meta Model API
- Meta, anúncio do agente Muse (08/09/2026)
- Meta, anúncio do primeiro Muse Spark (08/04/2026)
- Meta, anúncio do Muse Spark 1.1 e da Meta Model API
- Meta, anúncio do Muse Code e do Muse Spark 1.2
- Meta, anúncio do Muse Glimmer
- OpenAI, anúncio do GPT-6 Astra (AutomationBench do GPT-5.6 Sol)
- Anthropic, anúncio do Claude Opus 5.5 (AutomationBench do Opus 5)
- xAI, preços (Grok 4.7)
- Anthropic, tabela de preços (Sonnet 5.5 e Opus 5.5)
Epoch AI, "AI Benchmarking Hub". Publicado em epoch.ai. Dados sob licença CC BY 4.0, reordenados por roo3.co.
Leaderboard da Arena (LMArena), do dataset público lmarena-ai/leaderboard-dataset no Hugging Face, sob licença CC BY 4.0. Não somos afiliados à Arena.
LiveBench, da equipe do LiveBench, publicado em livebench.ai sob licença CC BY-SA 4.0. A média geral é recalculada por roo3.co com a mesma conta do site (média das categorias), e esses números seguem sob CC BY-SA 4.0. Não somos afiliados ao LiveBench.
Leia também: Muse, o agente de IA da Meta: o que muda para quem vende online
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