Muse Spark 1.3 alcanza nivel de GPT-5.6-Sol en «xhigh»

En el agente de coding Muse Code, que funciona en macOS y Linux, Muse Spark 1.3 ya está disponible públicamente; se puede acceder a él desde cualquier plataforma a través de la Model API. La plataforma independiente de benchmarks Artificial Analysis asigna al nivel de razonamiento disponible «xhigh», 61 puntos en el Intelligence Index, por lo que queda al nivel de GPT-5.6 Sol «max».

Meta orienta la nueva versión al desarrollo de software y a tareas agénticas generales. Frente a Muse Spark 1.2, Spark 1.3 debería seguir instrucciones complejas con mayor fiabilidad, gestionar mejor varias tareas simultáneamente y mejorar la colaboración con los usuarios. El modelo procesa texto, imágenes y vídeo; su ventana de contexto se mantiene sin cambios en un millón de tokens.

Los propios benchmarks de Meta también muestran avances. En el mismo nivel de razonamiento «xhigh», Spark 1.3 supera claramente a su predecesor en GDPVal-AA v2 y Terminal-Bench 2.1. En GDPVal-AA v2 queda prácticamente al nivel de GPT-5.6 Sol «max», aunque por detrás de Claude Opus 5 «max»; en Terminal-Bench 2.1 queda ligeramente por delante de ambos. Sin embargo, el gráfico comparativo de la entrada del blog de Meta compara sistemáticamente Spark 1.3 en «max» con Spark 1.2 en «xhigh»; cuando se utiliza el mismo nivel, algunos avances son menores.

Artificial Analysis confirma el aumento de 57 a 61 puntos y observa los mayores progresos en el trabajo agéntico del conocimiento. El nivel superior «max» alcanza 62 puntos, pero todavía no está disponible para todos en su lanzamiento. Para obtener ese punto adicional, necesita, según Artificial Analysis, alrededor de un 62 % más de tokens de razonamiento que «xhigh» en GDPVal-AA; Meta activará «max» tras realizar más pruebas de seguridad.

En concreto, esto cambia lo siguiente para los desarrolladores: ya pueden utilizar un modelo más potente para tareas de coding a través de Muse Code o de la API, sin tener que esperar a la anunciada publicación de los pesos abiertos del modelo. El precio habitual se mantiene en 1,25 dólares por cada millón de tokens de entrada y 4,25 dólares por cada millón de tokens de salida. La tarifa Contributor cuesta 0,10 dólares por la entrada, 0,20 dólares por la salida y 0,002 dólares por las entradas almacenadas en caché, con la contrapartida clara de que Meta puede utilizar prompts y respuestas para entrenar futuros modelos.