Qu’est-ce que Muse Spark 1.3 ?
Muse Spark 1.3 est un modèle à poids fermés de Meta Superintelligence Labs, sorti le 2 septembre 2026. La famille Muse Spark a été lancée en avril 2026 comme successeur de la lignée Llama de Meta. Depuis cette sortie, Meta a ajouté Muse Wonder (12 octobre), un modèle hébergé plus grand à 4 $ en entrée et 20 $ en sortie par million de tokens, et Muse Spark Open (15 octobre), une version à poids ouverts de Muse Spark à 816 milliards de paramètres. La documentation de Meta positionne désormais Muse Spark pour le travail à fort volume, sensible à la latence ou aux coûts, et Wonder pour les tâches les plus difficiles.
Il est conçu pour les sessions d'agent et le code, avec un contexte de 1 048 576 tokens. Il accepte le texte, les images, la vidéo, l'audio et les PDF, même si la documentation de modèle de Meta indique que la compréhension audio dans la 1.3 n'est pas entièrement prise en charge et recommande Muse Spark 1.2 ou Muse Voice Transcribe pour l'audio.
Il est vendu via la Meta Model API et l'outil de code Muse Code de Meta, et listé sur OpenRouter. Le mode standard coûte 1,25 $ par million de tokens en entrée et 4,25 $ par million en sortie ; le mode Contributor coûte 0,10 $ et 0,20 $ en échange du droit laissé à Meta de s'entraîner sur vos prompts et sorties.
Combien coûte Muse Spark 1.3 ?
| Offre | Prix | Ce qui est inclus |
|---|---|---|
| Standard | $1.25 in / $4.25 out per 1M tokens | Entrée en cache à 0,15 $ |
| Contributor mode | $0.10 in / $0.20 out per 1M tokens | En cache à 0,002 $ ; Meta peut s'entraîner sur votre contenu |
Standard : 1,25 $ en entrée, 0,15 $ en entrée en cache, 4,25 $ en sortie par 1M de tokens. Mode Contributor : 0,10 $ / 0,002 $ / 0,20 $, et Meta peut s'entraîner sur votre contenu.
Muse Spark 1.3 vaut-il le coup ?
Muse Spark 1.3 est un modèle d'agent solide dont la place dans la gamme de Meta a changé en six semaines après sa sortie. Le 12 octobre, Meta a lancé Muse Wonder comme son modèle de frontière à 4 $ en entrée et 20 $ en sortie par million de tokens. Trois jours plus tard, il a sorti Muse Spark Open, un modèle mixture-of-experts de 816 milliards de paramètres avec 42 milliards de paramètres actifs, sous sa propre Muse Model License. La documentation de Meta décrit désormais Spark comme le choix pour les sous-agents, la classification et les boucles d'outils serrées plutôt que pour le travail le plus difficile.
L'argument de Meta pour la 1.3 est comportemental, pas numérique. Il indique que le modèle pose des questions de clarification quand un prompt est ambigu, confirme avant les actions conséquentes et admet quand il est bloqué, et que ses ingénieurs ont mesuré environ 20 % d'appels d'outils en moins et 25 % de tokens en moins que la 1.2 sur le même travail. Ce sont des comparaisons internes. Le graphique de benchmarks est publié sous forme d'image face à GPT-5.6 Sol et Claude Opus 5, et TrueFoundry pointe l'avertissement propre de Meta selon lequel ses exécutions de modèles rivaux pourraient ne pas refléter leur meilleure performance.
La tarification est là où se trouvent les vraies décisions. Le mode standard facture le même prix par token que le contexte soit presque vide ou presque plein, ce que peu de rivaux font à 1M de tokens. Le mode Contributor réduit le prix de plus de 90 % en échange de droits d'entraînement sur les prompts, fichiers et sorties, et la bascule est un suffixe d'identifiant de modèle, muse-spark-1.3-contributor. Les abonnements Muse Code sont par défaut en mode Contributor, ce que toute équipe qui pointe l'outil sur du code client doit changer dès le premier jour.
Deux limites sont faciles à manquer. Les limites de débit sont mutualisées par équipe, 3 000 requêtes et 4 millions de tokens par minute sur toutes les clés, si bien qu'un travail par lots peut affamer un produit interactif. Et l'entrée audio a reculé dans cette version. Pour les acheteurs dont l'objection était les poids fermés, Muse Spark Open est listé sur OpenRouter au même 1,25 $ et 4,25 $ et peut aussi tourner sur leur propre matériel, et Meta n'a rien publié qui dise comment la 1.3 se compare à lui.
Là où il fait la différence
Une équipe plateforme qui fait tourner des sous-agents sous un modèle orchestrateur plus grand
Gérer les appels d'outils à fort volume et les étapes de classification d'un pipeline d'agent
La documentation de Meta positionne Spark exactement pour cela, sous Muse Wonder, et les deux partagent les endpoints, si bien que déplacer une étape entre eux est un changement d'identifiant de modèle. Wonder coûte 3,2 fois plus par token en entrée et 4,7 fois plus par token en sortie.
Un ingénieur logiciel dans une entreprise legal-tech qui interroge des jeux de contrats entiers ou des bases de code
Poser des questions sur des centaines de milliers de tokens sans découpage
Il n'y a pas de prime de long contexte, si bien qu'un prompt de 900 000 tokens coûte environ 1,13 $ d'entrée aux tarifs standard, ou environ 0,14 $ quand il répète un préfixe en cache à 0,15 $ par million.
Une startup de deux personnes qui prototype un agent sur des données synthétiques
Garder la dépense d'API basse pendant les tests d'intégration
Le mode Contributor fait coûter 50M de tokens en entrée et 50M en sortie environ 15 $ au lieu d'environ 275 $. Meta s'entraîne sur tout ce qui est envoyé, le niveau est plafonné à 150 requêtes par minute et il manque le niveau de raisonnement max, si bien qu'il ne devrait jamais voir de données clients.
Un responsable conformité dans une société de conseil logiciel qui a adopté Muse Code
Garder le code source des clients hors des données d'entraînement de Meta
Les abonnements Muse Code sont par défaut en mode Contributor, si bien que le réglage doit être désactivé pour chaque siège, et le trafic d'API restreint à muse-spark-1.3 plutôt qu'à l'identifiant -contributor, idéalement sur une passerelle, puisque les deux ne diffèrent que par le suffixe.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Créez une équipe et une clé d'API sur dev.meta.ai ; l'API accepte les formats Responses, Chat Completions et Messages, et Muse Code s'installe sur macOS ou Linux avec une seule commande curl.
- Intégrations
- Appel d'outils, sortie structurée, mise en cache de prompt et ancrage par recherche web (facturé 2,50 $ les 1 000 requêtes) ; aussi listé sur OpenRouter aux mêmes prix au token.
- Données et confidentialité
- Le contenu en mode standard n'est pas utilisé pour l'entraînement ; le contenu en mode Contributor peut servir à entraîner de futurs modèles Meta, et les abonnements Muse Code sont par défaut en Contributor. Poids fermés, donc pas d'auto-hébergement ; Muse Spark Open est le frère auto-hébergeable.
- Coût à grande échelle
- Un million de réponses de support par mois à 3 000 tokens en entrée et 500 en sortie chacune font 3B de tokens en entrée et 500M en sortie : environ 3 750 $ plus 2 125 $, soit 5 875 $ aux tarifs standard, moins là où les prompts touchent le cache.
- Limites
- Contexte de 1 048 576 tokens ; 3 000 RPM et 4M TPM par équipe en standard, 150 RPM et 3M TPM en Contributor, partagés par chaque clé. Le niveau de raisonnement max est réservé au standard, et la qualité de l'entrée audio est dégradée.
Les points forts
- 1,25 $/4,25 $ par 1M de tokens sans prime de long contexte
- Contexte de 1M de tokens ; entrée en cache à 0,15 $
- Entraîné à demander, confirmer et admettre ses limites dans les boucles d'agent
- Formats d'API Responses, Chat Completions et Messages
Les points faibles
- Le mode Contributor, le défaut de Muse Code, s'entraîne sur votre contenu
- Limites de débit mutualisées par équipe, pas par clé
- Entrée audio dégradée dans cette version
- Benchmarks uniquement sous forme d'image, face à des rivaux plus anciens
Idéal pour
Les équipes qui veulent un modèle à long contexte bon marché pour les sous-agents et les boucles d'outils et acceptent d'envoyer leurs prompts à l'API de Meta.
Alternatives à Muse Spark 1.3
Muse Spark 1.3 : questions fréquentes
- Muse Spark 1.3 vaut-il le coup ?
- Bon marché, à long contexte et bien élevé dans les boucles d'agent, mais pressé par le haut par Muse Wonder et de côté par un Spark ouvert au même prix. Nous lui donnons 4.0 sur 5.
- Combien coûte Muse Spark 1.3 ?
- Standard : 1,25 $ en entrée, 0,15 $ en entrée en cache, 4,25 $ en sortie par 1M de tokens. Mode Contributor : 0,10 $ / 0,002 $ / 0,20 $, et Meta peut s'entraîner sur votre contenu.
- Quels sont les inconvénients de Muse Spark 1.3 ?
- Le mode Contributor, le défaut de Muse Code, s'entraîne sur votre contenu; limites de débit mutualisées par équipe, pas par clé; entrée audio dégradée dans cette version; benchmarks uniquement sous forme d'image, face à des rivaux plus anciens.
- À qui s’adresse Muse Spark 1.3 ?
- Les équipes qui veulent un modèle à long contexte bon marché pour les sous-agents et les boucles d'outils et acceptent d'envoyer leurs prompts à l'API de Meta.
- Combien coûte Muse Spark 1.3 pour une équipe ou en production ?
- Un million de réponses de support par mois à 3 000 tokens en entrée et 500 en sortie chacune font 3B de tokens en entrée et 500M en sortie : environ 3 750 $ plus 2 125 $, soit 5 875 $ aux tarifs standard, moins là où les prompts touchent le cache.
- Muse Spark 1.3 est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- Le contenu en mode standard n'est pas utilisé pour l'entraînement ; le contenu en mode Contributor peut servir à entraîner de futurs modèles Meta, et les abonnements Muse Code sont par défaut en Contributor. Poids fermés, donc pas d'auto-hébergement ; Muse Spark Open est le frère auto-hébergeable.
- Quelles sont les meilleures alternatives à Muse Spark 1.3 ?
- Les alternatives les plus proches que nous avons testées sont Muse Glimmer, GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5, Gemini 3.8 Flash, Muse Wonder et Muse Spark Open.
Réponses vérifiées le 23 oct. 2026.