Muse Spark 1.1
Meta AI- Input / 1 Mio.
- $1,25
- Output / 1 Mio.
- $4,25
- Kontextfenster
- 1,05 Mio. Tokens
- Veröffentlichung
- Juli 2026
Reasoning
AA Intelligence Index
62Punkte
Median aller Modelle: 52
API-Preis In / Out
$1,25 / $4,25
je 1 Mio. Tokens, Cache: $0,15
Kontextfenster
1,05 Mio.Tokens
Maximaler Output: 1.048.576 Tokens
Muse Spark 1.3 im Überblick
Muse Spark 1.3 ist das neue Modell der Meta Superintelligence Labs und der Nachfolger von Muse Spark 1.2, veröffentlicht am 2. September 2026.
Wie der Vorgänger ist es ein natives multimodales Reasoning-Modell für langlaufende Agenten- und Coding-Workflows, mit 1 Mio. Token Kontext und Eingaben aus Text, Bild, Video, Audio und PDFs. Der Fokus des Updates liegt auf Effizienz: Laut Meta braucht 1.3 pro Aufgabe rund 20 % weniger Tool-Calls und 25 % weniger Token.
Im Artificial Analysis Intelligence Index liegt die für Kunden verfügbare Stufe gleichauf mit GPT-5.6 Sol, Grok 4.6 und Claude Opus 5, bei etwa halben Kosten pro Aufgabe. Der Preis bleibt bei $1,25 / $4,25 pro 1 Mio. Input-/Output-Token. Wer Meta erlaubt, Prompts und Ausgaben zum Training zu nutzen, zahlt über den Contributor-Tarif nur $0,10 / $0,20.
Leider bleibt Muse Spark ein geschlossenes Modell, und der stärkste Max-Reasoning-Modus wird erst nach zusätzlichen Sicherheitstests nachgereicht. Nach unserer Einschätzung ist 1.3 trotzdem eine der preiswertesten Optionen auf Frontier-Niveau.
Was du abwägen solltest
- Proprietär, keine Open Weights. Anders als Metas Llama-Reihe ist Muse Spark closed-weight und nur über die Meta Model API nutzbar. Auch die Gewichte von 1.2 wurden trotz früherer Ankündigung nicht veröffentlicht.
- Max-Reasoning fehlt noch. Der stärkste Reasoning-Modus, auf dem Metas Bestwerte beruhen, wird erst nach zusätzlichen Sicherheitstests freigeschaltet. Kunden nutzen vorerst die xhigh-Stufe.
- Datenschutz-Kompromiss beim Contributor-Tarif. Der 10- bis 20-mal günstigere Contributor-Endpoint erlaubt Meta, deine Prompts und Ausgaben zur Produktverbesserung zu nutzen.
- Gesprächiger als der Vorgänger. In unabhängigen Tests erzeugt 1.3 deutlich mehr Text als 1.2. Das kann die effektiven Output-Kosten trotz gleichem Listenpreis erhöhen.
Muse Spark 1.3 Benchmarks
62Punkte
Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).
Mehr zum BenchmarkArtificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 52
Claude Fable 5.1Platz 1, Anthropic- Claude Fable 5Platz 2, Anthropic
- Muse Spark 1.3Meta AI
Grok 4.6SpaceXAI
GLM 5.3Z.ai
Gemini 3.8 FlashGoogle DeepMind- Muse Spark 1.2Meta AI
Muse Spark 1.3 API-Preise
Input
$1,25/ 1 Mio. Tokens
Cache-Lesen
$0,15/ 1 Mio. Tokens
Output
$4,25/ 1 Mio. Tokens
Geschätzte Tokenkosten
$0,17 je Anfrage (100 Anfragen)
- Input inkl. Cache$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 + Input aus Cache × $0,15 + Output × $4,25) / 1.000.000
Muse Spark 1.3 Modelldaten
- Kontextfenster
- 1.048.576 Tokens
- Maximaler Output
- 1.048.576 Tokens
- Eingabe
- Text, Bilder, Video, Audio, Dateien
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- Meta AI
- Veröffentlicht
- 2. September 2026
- Architektur
- Unbekannt
- Tokenizer
- Unbekannt
- 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
Daten aktualisiert am 9. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de
Muse Spark 1.3 API-Provider
Input / 1 Mio. Tokens$1,25Output / 1 Mio. Tokens$4,25Cache-Lesen / 1 Mio.$0,15Kontextfenster1,05 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 1.3
Ist Muse Spark 1.3 Open Source?
Nein, Muse Spark 1.3 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 1.3?
Muse Spark 1.3 verarbeitet Text, Bilder, Video, Audio, Dateien als Eingabe und erzeugt Text.
Was kostet Muse Spark 1.3 über die API?
Über die API von Meta AI kostet Muse Spark 1.3 $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 1.3?
Muse Spark 1.3 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 1.3 veröffentlicht?
Meta AI hat Muse Spark 1.3 am 2. September 2026 veröffentlicht.
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