¿Qué es Muse Spark 1.3?
Muse Spark 1.3 es un modelo de pesos cerrados de Meta Superintelligence Labs, publicado el 2 de septiembre de 2026. La familia Muse Spark se lanzó en abril de 2026 como sucesora de la línea Llama de Meta. Desde esta versión, Meta ha añadido Muse Wonder (12 de octubre), un modelo alojado más grande a $4 de entrada y $20 de salida por millón de tokens, y Muse Spark Open (15 de octubre), una versión de pesos abiertos de Muse Spark con 816.000 millones de parámetros. La documentación de Meta orienta ahora Muse Spark al trabajo de gran volumen o sensible a la latencia o al coste, y Wonder a las tareas más difíciles.
Está hecho para sesiones de agentes y programación, con un contexto de 1.048.576 tokens. Acepta texto, imágenes, vídeo, audio y PDF, aunque la documentación de modelos de Meta dice que la comprensión de audio en 1.3 no está totalmente soportada y recomienda Muse Spark 1.2 o Muse Voice Transcribe para audio.
Se vende a través de la Meta Model API y de la herramienta de programación Muse Code de Meta, y figura en OpenRouter. El modo Standard cuesta $1,25 por millón de tokens de entrada y $4,25 por millón de salida; el modo Contributor cuesta $0,10 y $0,20 a cambio de dejar que Meta entrene con tus prompts y resultados.
¿Cuánto cuesta Muse Spark 1.3?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Standard | $1.25 in / $4.25 out per 1M tokens | Entrada en caché $0,15 |
| Contributor mode | $0.10 in / $0.20 out per 1M tokens | $0,002 en caché; Meta puede entrenar con tu contenido |
Standard: $1,25 de entrada, $0,15 de entrada en caché, $4,25 de salida por 1M de tokens. Modo Contributor: $0,10 / $0,002 / $0,20, y Meta puede entrenar con tu contenido.
¿Merece la pena Muse Spark 1.3?
Muse Spark 1.3 es un modelo de agentes sólido cuyo lugar en la gama de Meta cambió en las seis semanas siguientes a su lanzamiento. El 12 de octubre Meta lanzó Muse Wonder como su modelo de frontera a $4 de entrada y $20 de salida por millón de tokens. Tres días después publicó Muse Spark Open, un modelo mixture-of-experts de 816.000 millones de parámetros con 42.000 millones activos, bajo su propia Muse Model License. La documentación de Meta describe ahora Spark como la opción para subagentes, clasificación y bucles de herramientas ajustados, más que para el trabajo más difícil.
Los argumentos de Meta a favor de 1.3 son de comportamiento, no numéricos. Dice que el modelo hace preguntas aclaratorias cuando un prompt es ambiguo, pide confirmación antes de acciones con consecuencias y admite cuándo se ha atascado, y que sus ingenieros midieron alrededor de un 20 % menos de llamadas a herramientas y un 25 % menos de tokens que 1.2 en el mismo trabajo. Son comparaciones internas. El gráfico de benchmarks se publica como imagen frente a GPT-5.6 Sol y Claude Opus 5, y TrueFoundry señala la propia advertencia de Meta de que sus ejecuciones de modelos rivales pueden no reflejar su mejor rendimiento.
En el precio es donde están las decisiones de verdad. El modo Standard cobra lo mismo por token tanto si el contexto está casi vacío como casi lleno, algo que pocos rivales hacen con 1M de tokens. El modo Contributor rebaja el precio más de un 90 % a cambio de derechos de entrenamiento sobre prompts, archivos y resultados, y el cambio es un sufijo en el ID del modelo, muse-spark-1.3-contributor. Las suscripciones de Muse Code usan el modo Contributor por defecto, algo que cualquier equipo que apunte la herramienta a código de clientes tiene que cambiar el primer día.
Dos límites son fáciles de pasar por alto. Los límites de uso se comparten por equipo, 3.000 peticiones y 4 millones de tokens por minuto entre todas las claves, así que un solo trabajo por lotes puede dejar sin recursos a un producto interactivo. Y la entrada de audio fue a peor en esta versión. Para los compradores cuya objeción eran los pesos cerrados, Muse Spark Open figura en OpenRouter a los mismos $1,25 y $4,25 y además puede ejecutarse en hardware propio, y Meta no ha publicado nada sobre cómo se compara 1.3 con él.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de plataforma que ejecuta subagentes por debajo de un modelo orquestador más grande
Encargarse de las llamadas a herramientas y los pasos de clasificación de gran volumen de un pipeline de agentes
La documentación de Meta sitúa Spark justo para esto por debajo de Muse Wonder, y ambos comparten endpoints, así que mover un paso de uno a otro es cambiar el ID del modelo. Wonder cuesta 3,2 veces más por token de entrada y 4,7 veces más por token de salida.
Una ingeniera de software en una firma de legal tech que consulta conjuntos completos de contratos o bases de código
Hacer preguntas sobre cientos de miles de tokens sin trocearlos
No hay recargo por contexto largo, así que un prompt de 900.000 tokens cuesta unos $1,13 de entrada a tarifa Standard, o unos $0,14 cuando repite un prefijo en caché a $0,15 por millón.
Una startup de dos personas que prototipa un agente con datos sintéticos
Mantener bajo el gasto en API durante las pruebas de integración
Con el modo Contributor, 50M de tokens de entrada y 50M de salida cuestan unos $15 en lugar de unos $275. Meta entrena con todo lo que se envía, el nivel está limitado a 150 peticiones por minuto y no tiene el nivel de razonamiento max, así que nunca debería ver datos de clientes.
Un responsable de cumplimiento en una consultora de software que ha adoptado Muse Code
Mantener el código fuente de los clientes fuera de los datos de entrenamiento de Meta
Las suscripciones de Muse Code usan el modo Contributor por defecto, así que hay que desactivarlo en cada puesto y restringir el tráfico de API a muse-spark-1.3 en lugar del ID -contributor, idealmente en una pasarela, ya que los dos solo se diferencian por el sufijo.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Crea un equipo y una clave de API en dev.meta.ai; la API acepta los formatos Responses, Chat Completions y Messages, y Muse Code se instala en macOS o Linux con un solo comando curl.
- Integraciones
- Llamadas a herramientas, salida estructurada, caché de prompts y búsqueda web como fuente (a $2,50 por 1.000 consultas); también figura en OpenRouter a los mismos precios por token.
- Datos y privacidad
- El contenido en modo Standard no se usa para entrenar; el contenido en modo Contributor puede usarse para entrenar futuros modelos de Meta, y las suscripciones de Muse Code usan Contributor por defecto. Pesos cerrados, así que no se puede alojar por cuenta propia; Muse Spark Open es el hermano que sí se puede.
- Coste a escala
- Un millón de respuestas de soporte al mes con 3.000 tokens de entrada y 500 de salida cada una suman 3.000 millones de tokens de entrada y 500 millones de salida: unos $3.750 más $2.125, es decir, $5.875 a tarifa Standard, menos cuando los prompts aciertan en la caché.
- Límites
- Contexto de 1.048.576 tokens; 3.000 RPM y 4M TPM por equipo en Standard, 150 RPM y 3M TPM en Contributor, compartidos por todas las claves. El nivel de razonamiento max solo está en Standard, y la calidad de la entrada de audio está degradada.
Lo bueno
- $1,25/$4,25 por 1M de tokens sin recargo por contexto largo
- Contexto de 1M de tokens; entrada en caché a $0,15
- Entrenado para preguntar, confirmar y admitir límites en bucles de agente
- Formatos de API Responses, Chat Completions y Messages
Lo malo
- El modo Contributor, el predeterminado de Muse Code, entrena con tu contenido
- Límites de uso compartidos por equipo, no por clave
- Entrada de audio degradada en esta versión
- Benchmarks solo como imagen y frente a rivales más antiguos
Ideal para
Equipos que quieren un modelo barato y de contexto largo para subagentes y bucles de herramientas y no tienen problema en enviar sus prompts a la API de Meta.
Alternativas a Muse Spark 1.3
Muse Spark 1.3: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Muse Spark 1.3?
- Barato, con contexto largo y de buenos modales en bucles de agente, pero presionado desde arriba por Muse Wonder y desde un lado por un Spark abierto al mismo precio. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Muse Spark 1.3?
- Standard: $1,25 de entrada, $0,15 de entrada en caché, $4,25 de salida por 1M de tokens. Modo Contributor: $0,10 / $0,002 / $0,20, y Meta puede entrenar con tu contenido.
- ¿Qué inconvenientes tiene Muse Spark 1.3?
- El modo Contributor, el predeterminado de Muse Code, entrena con tu contenido; límites de uso compartidos por equipo, no por clave; entrada de audio degradada en esta versión; benchmarks solo como imagen y frente a rivales más antiguos.
- ¿Para quién es Muse Spark 1.3?
- Equipos que quieren un modelo barato y de contexto largo para subagentes y bucles de herramientas y no tienen problema en enviar sus prompts a la API de Meta.
- ¿Cuánto cuesta Muse Spark 1.3 para un equipo o en producción?
- Un millón de respuestas de soporte al mes con 3.000 tokens de entrada y 500 de salida cada una suman 3.000 millones de tokens de entrada y 500 millones de salida: unos $3.750 más $2.125, es decir, $5.875 a tarifa Standard, menos cuando los prompts aciertan en la caché.
- ¿Es Muse Spark 1.3 seguro para los datos de la empresa?
- El contenido en modo Standard no se usa para entrenar; el contenido en modo Contributor puede usarse para entrenar futuros modelos de Meta, y las suscripciones de Muse Code usan Contributor por defecto. Pesos cerrados, así que no se puede alojar por cuenta propia; Muse Spark Open es el hermano que sí se puede.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Muse Spark 1.3?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son Muse Glimmer, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.8 Flash, Muse Wonder y Muse Spark Open.
Respuestas comprobadas el 23 oct 2026.