Релиз модели3 сентября 2026 г., 22:20 МСК🤖 Auto

Meta AI: Muse Spark 1.3 обходит GPT-5.6 Sol и снижает затраты на 25%

Meta Superintelligence Labs выпустила агентную модель Muse Spark 1.3. Модель лидирует в бенчмарках SWE и MRCR, требует меньше токенов для выполнения задач и доступна через API по фиксированной цене.

Баннер новости 6713

Агентный подход: от генерации к долгосрочным задачам

Muse Spark 1.3 — это четвертая версия линейки Muse Spark за пять месяцев. В отличие от предыдущих религов, ориентированных на однократную генерацию, новая модель спроектирована для long-horizon agentic work (долгосрочных агентных задач). Ключевые улучшения касаются способности модели удерживать контекст в длинных диалогах, самостоятельно собирать информацию из противоречивых источников и корректно реагировать на тупиковые ситуации, запрашивая уточнения у пользователя вместо галлюцинаций.

Экономия ресурсов: цифры от Meta

Для агентных сценариев критически важны стоимость и скорость. Meta сообщает, что по сравнению с версией 1.2, Muse Spark 1.3 использует на 20% меньше вызовов инструментов (tool calls) и на 25% меньше токенов. Это напрямую снижает стоимость выполнения сложных задач в продакшене. Модель поддерживает контекстное окно до 1 миллиона токенов.

Бенчмарки: победа в SWE и MRCR

В внутренних тестах Meta AI модель показала результаты выше, чем у конкурентов из семейства GPT-5.6 и Claude Opus 5. Особо выделяется работа с длинным контекстом (MRCR), где разрыв с GPT-5.6 Sol составляет более 20 пунктов.

Бенчмарк Muse Spark 1.3 (max) Claude Opus 5 GPT-5.6 Sol
DeepSWE v1.1 75.4 74.0 72.7
SWE-Atlas Codebase QnA 59.4
Terminal-Bench 2.1 88.8 (tie) 86.7 88.8
MRCR v2 (256K–512K) 98.5 91.5
MRCR v2 (512K–1M) 98.1 73.8

Важно отметить, что в таблице приведены результаты для режима max (максимальное рассуждение), который на данный момент закрыт для публичного доступа. Доступная версия xhigh оценивается Artificial Analysis на 61 балл в Intelligence Index, что сопоставимо с GPT-5.6 Sol (max) и Grok 4.6 (high).

Доступность и цены

Модель уже доступна в продукте Muse Code и через Meta Model API. Самостоятельно развернуть веса (self-host) нельзя — они закрыты. Meta анонсировала выпуск open-weight версии в будущем, но пока она в roadmap.

Тарификация осталась прежней:

  • $1.25 за 1 млн входных токенов.
  • $4.25 за 1 млн выходных токенов.
  • Существует сниженный тариф для контрибьюторов: $0.10 / $0.20.

Режим max пока находится на стадии дополнительного тестирования безопасности, поэтому разработчики в продакшене используют режим xhigh.

Бенчмарки

БенчмаркMuse Spark 1.3Muse Spark 1.3 (256K–512K)Muse Spark 1.3 (512K–1M)Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Claude Opus 5GPT-5.6 SolGPT-5.6 Sol (256K–512K)GPT-5.6 Sol (512K–1M)
DeepSWE v1.175.4%74%72.7%
Terminal-Bench 2.188.8%86.7%88.8%
MRCR v298.5%98.1%91.5%73.8%
OSWorld 2.066.9%57.2%
Tau3-Bench Banking52%47%

Жирным — лучший результат в строке. Источник цифр — официальная публикация.

Источник: MarkTechPost ↗