---
title: "Muse Spark 1.3"
source: "https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3"
wiki: "systems-analysis.info/wiki"
article: "Muse_Spark_1.3"
language: "ru"
categories:
- "Категория:Meta"
- "Категория:Muse"
- "Категория:Russian"
- "Категория:Большие языковые модели"
- "Категория:Семейства LLM"
revision_id: 1657
wiki_created_at: 2026-11-12T20:53:14Z
wiki_modified_at: 2026-11-13T02:14:05Z
downloaded_at: 2026-11-13T02:24:33Z
---
# Muse Spark 1.3
**Muse Spark 1.3** — мультимодальная модель рассуждений Meta Superintelligence Labs, обновление Muse Spark 1.2 с улучшениями в агентных и кодинговых задачах: обучена активнее сотрудничать с пользователем — задавать уточняющие вопросы при неоднозначных промптах, запрашивать помощь при затруднениях и подтверждать значимые действия, — лучше осознаёт границы собственных возможностей и тратит примерно на 20 % меньше вызовов инструментов и на 25 % меньше токенов, чем предшественница; первая версия семейства Muse Spark с уровнем reasoning max. Модель была выпущена 2 сентября 2026 года в Muse Code и Meta Model API, сменив Muse Spark 1.2 в роли модели по умолчанию для новых задач.
## Технические характеристики
- **Поколение**: Muse Spark 1.3 — обновление Muse Spark 1.2 (5 августа 2026), четвёртый выпуск семейства Muse Spark
- **Идентификатор API**: muse-spark-1.3; вариант muse-spark-1.3-contributor (данные запросов используются для улучшения продуктов Meta)
- **Контекстное окно**: 1 048 576 токенов; максимальный вывод публично не раскрыт
- **Модальности**: текст, изображения, видео и документы на входе (мультимодальное восприятие семейства); текст на выходе
- **Режим мышления**: поддержка reasoning-токенов; уровни minimal, low, medium, high, xhigh и max — впервые в семействе Muse Spark (на contributor-варианте уровень max недоступен), по умолчанию — high; вариант max доступен ограниченно — в превью для партнёров Meta, его цена публично не объявлена
- **Граница знаний**: публично не раскрыта
- **Выпуск**: 2 сентября 2026
- **Стоимость**: стандартный тариф — \$1,25 за 1 млн входных, \$0,15 за 1 млн кэшированных входных и \$4,25 за 1 млн выходных токенов; contributor-тариф — \$0,10/\$0,002/\$0,20 (около 92–95 % дешевле)
- Доступна в Muse Code (вышел из бета-версии 1 сентября 2026 года с межсессионным обменом сообщениями и движком рабочих процессов) и в Meta Model API; в стандартном тарифе данные не используются для обучения. Обучена на разнообразных харнессах для обобщения на разные агентные среды, с акцентом на длинные агентные сессии и длинно-горизонтные кодинговые задачи.
- Технические характеристики — Meta Model API в документации Meta.
## История и разработка
2 сентября 2026 года, примерно через четыре недели после Muse Spark 1.2, Meta Superintelligence Labs выпустила Muse Spark 1.3 — четвёртый выпуск семейства за пять месяцев — одновременно в Muse Code и Meta Model API[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-blog-1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-tf-2). Модель построена на опыте месяцев широкого использования Muse Code и Meta Model API и обучена вести себя в реальных условиях разумнее: не делать лишних ходов, писать менее многословно и чище по стилю кода, а вместо галлюцинации результата распознавать момент, когда она натолкнулась на препятствие[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-blog-1).
По замерам инженеров Meta, модель завершает инженерные сравнения примерно на 20 % меньшим числом вызовов инструментов и на 25 % меньшим числом токенов, чем 1.2, что при повременной оплате напрямую снижает стоимость той же работы[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-blog-1)[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-dc-3). В собственной таблице Meta на кодинговых бенчмарках 1.3 опережает сопоставимые модели: DeepSWE v1.1 — 75,4 против 74,0 у Claude Opus 5 и 73,0 у GPT-5.6 Sol; Terminal-Bench 2.1 — 88,8 на уровне GPT-5.6 Sol (Opus 5 — 86,7); длинноконтекстный MRCR — 98,5 %, при этом в строках обще-знаниевой и автономной работы таблицы Meta по-прежнему лидирует Claude Opus 5[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-exp-4)[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-fl-5). Независимая оценка Artificial Analysis даёт варианту xhigh 61 балл Индекса интеллекта (182 токена в секунду на выходе), а варианту max — 62, выше только Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5; против 1.2 выросли научные результаты — CritPt с 18 до 26 %, GPQA Diamond с 90 до 94 %[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-aa-6)[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-dc-3). При неизменной цене вариант xhigh обходится в \$0,55 за задачу Индекса — минимальная стоимость среди моделей с индексом выше 59 (GPT-5.6 Sol (max) — \$0,95, Grok 4.6 (high) — \$0,94)[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-aa-6).
Веса модели закрыты: путь самостоятельного развёртывания, существующий у открытой Muse Glimmer, для Muse Spark отсутствует, хотя Meta заявляет открытый выпуск в своих планах[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-tf-2). Как и у 1.2, доступ двухуровневый: стандартный тариф muse-spark-1.3, данные которого не используются для обучения, и удешевлённый muse-spark-1.3-contributor, в котором Meta сохраняет промпты и completions для обучения будущих моделей[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_note-tf-2).
## Ссылки
- Introducing Muse Spark 1.3 — запись в блоге Meta AI (2 сентября 2026)
- Meta Model API — документация Meta
- Muse Spark 1.3: Meta reaches the frontier — независимая оценка Artificial Analysis
- Muse Spark 1.3: Features, Benchmarks, and Pricing — обзор DataCamp
## См. также
- [Muse Spark 1.2](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.2 "Muse Spark 1.2")
- [Muse Wonder](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Wonder "Muse Wonder")
- [Muse Glimmer](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Glimmer "Muse Glimmer")
## Примечания
1. ↑ [1,0](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-blog_1-0) [1,1](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-blog_1-1) [1,2](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-blog_1-2) Introducing Muse Spark 1.3. Meta. 2 сентября 2026.
2. ↑ [2,0](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-tf_2-0) [2,1](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-tf_2-1) [2,2](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-tf_2-2) Muse Spark 1.3: Benchmarks, Pricing and What Changed. TrueFoundry. Сентябрь 2026.
3. ↑ [3,0](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-dc_3-0) [3,1](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-dc_3-1) Muse Spark 1.3: Features, Benchmarks, and Pricing. DataCamp. Сентябрь 2026.
4. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-exp_4-0) Muse Spark 1.3: Beats Opus 5 on Coding (Sept 2026). ExplainX. Сентябрь 2026.
5. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-fl_5-0) Meta Muse Spark 1.3 Benchmarks: What the Release Means for AI Agents. Flowtivity. 3 сентября 2026.
6. ↑ [6,0](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-aa_6-0) [6,1](https://systems-analysis.info/wiki/Muse_Spark_1.3#cite_ref-aa_6-1) Muse Spark 1.3: Meta reaches the frontier. Artificial Analysis. 2 сентября 2026.