Muse Spark 1.2
Meta AI- Input / 1 Mio.
- $1,25
- Output / 1 Mio.
- $4,25
- Kontextfenster
- 1,05 Mio. Tokens
- Veröffentlichung
- August 2026
Reasoning
API-Preis In / Out
$1,25 / $4,25
je 1 Mio. Tokens
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output: 1.048.576 Tokens
Muse Spark 1.1 im Überblick
Muse Spark 1.1 ist das zweite Modell aus Metas Superintelligence Labs und der Nachfolger von Muse Spark 1.0, das Meta AI antreibt.
Erstmals bietet Meta das Modell auch über die neue Meta Model API an. Der Fokus liegt klar auf dem Einsatz als KI-Agent: Tool- und Function-Calling, Computer-Use auf Desktop, Mobile und im Browser sowie Multi-Agent-Orchestrierung über ein Kontextfenster von 1 Mio. Token.
Mit $1,25 / $4,25 pro 1 Mio. Input-/Output-Token positioniert Meta das LLM als günstigere Alternative zu GPT-5.5 und Claude Opus 4.8.
Bei der Tool-Nutzung liegt es laut dem Evaluationsreport von Meta vorne (88,1 % auf MCP Atlas), bei agentischen Coding-Aufgaben über längere Zeiträume (z. B. DeepSWE, Terminal-Bench) bleibt es dagegen hinter Opus 4.8 und GPT-5.5 zurück.
Was du abwägen solltest
- Schwächer beim langlaufenden agentischen Coding. Auf DeepSWE 1.1 erreicht es 53,3 % gegenüber 67,0 % (GPT-5.5) und 59,0 % (Opus 4.8); auch auf Terminal-Bench 2.1 (80,0 %) liegt es hinter Opus 4.8 (82,7 %) und GPT-5.5 (83,4 %). Meta räumt diesen Rückstand im Evaluation Report selbst ein.
- Closed-weight und proprietär. Anders als bei Metas alten Llama-Modellen gibt es keine offenen Gewichte, kein lokales Deployment und kein Fine-Tuning für Muse-Spark. Das Modell ist ausschließlich über die Meta API nutzbar.
- Kaum technische Details offengelegt. Meta nennt weder Parameterzahl noch Architektur, Tokenizer oder Knowledge Cutoff; eine unabhängige Einordnung der Modellgröße ist damit nicht möglich.
Muse Spark 1.1 Benchmarks
59%
CyberGym ist ein Cybersecurity-Benchmark, der die Fähigkeiten von [KI-Agenten](/ki/agenten) bei der Analyse von Software-Schwachstellen bewertet.
Mehr zum BenchmarkCyberGymMedian aller Modelle: 80,3 %
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GPT 5.6 LunaOpenAI- Muse Spark 1.1Meta AI
Muse Spark 1.1 API-Preise
Input
$1,25/ 1 Mio. Tokens
Output
$4,25/ 1 Mio. Tokens
Geschätzte Tokenkosten
$0,17 je Anfrage (100 Anfragen)
- Input$12,50
- Output$4,25
Schätzung in USD auf Basis der Preise von Meta AI, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.
Cache-Schreiben und Rechenweg
Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $1,25 + Output × $4,25) / 1.000.000
Muse Spark 1.1 Modelldaten
- Kontextfenster
- 1.048.576 Tokens
- Maximaler Output
- 1.048.576 Tokens
- Eingabe
- Text, Bilder, Audio, Video
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- Meta AI
- Veröffentlicht
- 9. Juli 2026
- Architektur
- Proprietärer Transformer
- Tokenizer
- Nicht offiziell veröffentlicht.
- Modellgewichte
- Geschlossen
Die Ausgabelänge ist eine eigene Obergrenze. Der tatsächlich verfügbare Eingaberaum hängt auch vom Output-Budget und der API-Konfiguration ab.
Standardfähigkeiten & Schnittstellen
- Reasoning
- Tool-Nutzung
- Bildverständnis
- Strukturierte Ausgaben
- Websuche
- Quellenangaben
Daten aktualisiert am 29. September 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de
Muse Spark 1.1 API-Provider
Input / 1 Mio. Tokens$1,25Output / 1 Mio. Tokens$4,25Cache-Lesen / 1 Mio.keine AngabeKontextfenster1,05 Mio.TokensMaximaler Output1,05 Mio.Tokens- Vercel AI GatewayInput / 1 Mio. Tokens$1,25Output / 1 Mio. Tokens$4,25Cache-Lesen / 1 Mio.$0,15Kontextfenster1,05 Mio.TokensMaximaler Output1,05 Mio.Tokens
Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.
Häufige Fragen zu Muse Spark 1.1
Ist Muse Spark 1.1 Open Source?
Nein, Muse Spark 1.1 ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Meta AI.
Welche Eingaben und Ausgaben unterstützt Muse Spark 1.1?
Muse Spark 1.1 verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video als Eingabe und erzeugt Text.
Was kostet Muse Spark 1.1 über die API?
Über die API von Meta AI kostet Muse Spark 1.1 $1,25 je 1 Mio. Input-Tokens und $4,25 je 1 Mio. Output-Tokens. Bei Reasoning kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.
Wie groß ist das Kontextfenster von Muse Spark 1.1?
Muse Spark 1.1 verarbeitet bis zu 1.048.576 Tokens (1,05 Mio.) in einer Anfrage, die Antwort umfasst höchstens 1.048.576 Tokens.
Wann wurde Muse Spark 1.1 veröffentlicht?
Meta AI hat Muse Spark 1.1 am 9. Juli 2026 veröffentlicht.
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