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Im Coding-Agenten Muse Code, der auf macOS und Linux läuft, ist Muse Spark 1.3 jetzt öffentlich nutzbar; über die Model API lässt es sich plattformunabhängig ansprechen. Die unabhängige Benchmark-Plattform Artificial Analysis misst der verfügbaren Reasoning-Stufe „xhigh“ 61 Punkte im Intelligence Index zu — damit liegt sie auf Augenhöhe mit GPT-5.6 Sol „max“.
No agente de programação Muse Code, que funciona em macOS e Linux, o Muse Spark 1.3 já está disponível ao público; através da Model API, pode ser utilizado independentemente da plataforma. A plataforma independente de benchmarks Artificial Analysis atribui ao nível de raciocínio disponível «xhigh», 61 pontos no Intelligence Index — fica, assim, ao nível do GPT-5.6 Sol «max».
Meta richtet die neue Version auf Softwareentwicklung und allgemeine agentische Aufgaben aus. Gegenüber Muse Spark 1.2 soll Spark 1.3 komplexe Anweisungen zuverlässiger befolgen, mehrere Aufgaben besser gleichzeitig bearbeiten und die Zusammenarbeit mit Nutzern verbessern. Das Modell verarbeitet Text, Bild und Video; sein Kontextfenster bleibt bei einer Million Tokens unverändert.
A Meta orienta a nova versão para o desenvolvimento de software e tarefas agênticas em geral. Face ao Muse Spark 1.2, o Spark 1.3 deverá seguir instruções complexas de forma mais fiável, processar melhor várias tarefas em simultâneo e melhorar a colaboração com os utilizadores. O modelo processa texto, imagem e vídeo; a sua janela de contexto mantém-se inalterada em um milhão de tokens.
Auch Metas eigene Benchmarks zeigen Fortschritte. Auf derselben Reasoning-Stufe „xhigh“ schlägt Spark 1.3 seinen Vorgänger bei GDPVal-AA v2 und Terminal-Bench 2.1 deutlich. Bei GDPVal-AA v2 liegt es praktisch gleichauf mit GPT-5.6 Sol „max“, aber hinter Claude Opus 5 „max“; bei Terminal-Bench 2.1 liegt es knapp vor beiden. Die Vergleichsgrafik im Meta-Blogpost setzt allerdings Spark 1.3 durchgehend mit „max“ gegen Spark 1.2 mit „xhigh“ — bei gleicher Stufe fallen manche Sprünge kleiner aus.
Os próprios benchmarks da Meta também mostram progressos. No mesmo nível de raciocínio «xhigh», o Spark 1.3 supera claramente o seu antecessor no GDPVal-AA v2 e no Terminal-Bench 2.1. No GDPVal-AA v2, fica praticamente ao nível do GPT-5.6 Sol «max», mas atrás do Claude Opus 5 «max»; no Terminal-Bench 2.1, fica ligeiramente à frente de ambos. O gráfico comparativo da publicação da Meta num blogue coloca, contudo, sistematicamente o Spark 1.3 com «max» contra o Spark 1.2 com «xhigh» — quando se compara o mesmo nível, alguns saltos são menores.
Artificial Analysis bestätigt den Zuwachs von 57 auf 61 Punkte und sieht die größten Fortschritte bei agentischer Wissensarbeit. Die höhere Stufe „max“ erreicht 62 Punkte, ist zum Start aber noch nicht allgemein verfügbar. Für den zusätzlichen Punkt benötigt sie laut Artificial Analysis etwa bei GDPVal-AA rund 62 Prozent mehr Reasoning-Tokens als „xhigh“; Meta will „max“ nach weiteren Sicherheitstests freischalten.
A Artificial Analysis confirma o aumento de 57 para 61 pontos e identifica os maiores progressos no trabalho de conhecimento agêntico. O nível superior «max» alcança 62 pontos, mas ainda não está geralmente disponível no lançamento. Para obter o ponto adicional, precisa, segundo a Artificial Analysis, de cerca de mais 62 % de tokens de raciocínio do que «xhigh» no GDPVal-AA; a Meta pretende disponibilizar o «max» depois de realizar mais testes de segurança.
Konkret ändert das für Entwickler: Sie können ein leistungsfähigeres Modell für Coding-Aufgaben bereits über Muse Code oder die API einsetzen, ohne auf die angekündigte Veröffentlichung offener Modellgewichte zu warten. Der reguläre Preis bleibt bei 1,25 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 4,25 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Der Contributor-Tarif kostet 0,10 US-Dollar für Input, 0,20 US-Dollar für Output und 0,002 US-Dollar für zwischengespeicherte Eingaben — mit dem klaren Tausch, dass Meta Prompts und Antworten für das Training künftiger Modelle verwenden darf.
Concretamente, isto significa para os programadores que já podem utilizar um modelo mais potente para tarefas de programação através do Muse Code ou da API, sem terem de esperar pela anunciada publicação de pesos de modelo abertos. O preço normal mantém-se em 1,25 dólares por milhão de tokens de entrada e 4,25 dólares por milhão de tokens de saída. O plano Contributor custa 0,10 dólares pela entrada, 0,20 dólares pela saída e 0,002 dólares pelas entradas armazenadas em cache — com a contrapartida clara de a Meta poder utilizar prompts e respostas para treinar modelos futuros.