Muse Spark: LLM, яку не помітили
На тлі шуму навколо «фантастичної» GhatGPT 6 Astra зовсім непоміченим залишився один важливий реліз. Корпорація Meta випустила Muse Spark 1.3 – модель з продуктивністю на рівні передових моделей і при цьому майже за символічною ціною.
Реліз відбувся без попереднього прогріву аудиторії, сухо і по-діловому. 2 вересня 2026 року Muse Spark 1.3 спочатку з'явилася в Meta API та OpenCode, а вже потім компанія опублікувала результати тестів. Зараз флагманська модель штучного інтелекту від Meta Muse Spark 1.3 доступна в Muse Code і через API. Її розробник – Meta Superintelligence Labs.
На Terminal-Bench 2.1 модель набрала 88,8, зрівнявшись з GPT-5.6 Sol. На DeepSWE – 75,4%, що виводить її в число найсильніших моделей для програмування. За іншими тестами результати теж дуже серйозні. Цукерберг також натякнув, що наступним великим релізом стане Watermelon, а відкриті ваги Muse Spark компанія обіцяє випустити вже скоро.
Muse Spark 1.3 орієнтована на виконання складних завдань з програмування і на роботу автономних агентів. Вона з самого початку продемонструвала значний прогрес в ефективності і якості коду порівняно з попередніми версіями. Основний фокус в оновленні 1.3 зроблений на підвищенні ефективності і здатності моделі справлятися з тривалими, багатокроковими завданнями без втрати контексту.
Модель можна розглянути і порівняти з конкурентами за кількома ключовими критеріями:
1. Ефективність. Порівняно з версією 1.2, нова модель скорочує кількість викликів інструментів (tool calls) приблизно на 20% і знижує споживання токенів на 25%. Тобто модель працює швидше, дешевше і робить менше помилок у процесі виконання завдань.
Підписуйтеся на наші соцмережі
2. Якість коду. Muse Spark 1.3 демонструє значний стрибок у навичках програмування. За деякими бенчмарками (наприклад, DeepSWE) вона обходить такі моделі, як GPT-5.6 Sol і Opus 5, набираючи 75.4 бала.
3. Робота з контекстом. Модель краще утримує в пам'яті довгий хід роботи, вміє збирати власний контекст із розрізнених і навіть конфліктуючих джерел, а також паралельно вести кілька складних робочих процесів у рамках однієї сесії.
Як бачимо, тут більшість покращень – з числа тих, які будуть затребувані вайбкодерами. Так стає зрозуміло, на яку аудиторію зараз орієнтується ця LLM: вайбкодери (як самостійні, так і корпоративні), які не мають великих бюджетів на флагманські моделі від OpenAI або Anthropic. Використання Muse Spark 1.3 для них – це альтернатива китайським LLM. У цьому сегменті дітище Meta конкурує з Grok 4.6 Ілона Маска і Gemini 3.8 Flash від Google.
Muse Spark 1.3 має вражаючі технічні параметри, що робить її однією з найпотужніших моделей на ринку для роботи з великими обсягами даних. Знову ж таки, подивимося на ті ключові показники, на які зазвичай дивляться ті, хто використовує нейромережі для написання коду.
· Контекстне вікно. Воно тут становить трохи більше мільйона – 1 048 576 токенів. Це дозволяє завантажувати в модель цілі багатофайлові кодові бази або об'ємні документи за один раз.
· Модальності. LLM підтримує введення тексту, зображень, відео і PDF-файлів. Аудіоввід у версії 1.3 офіційно не підтримується (для аудіо рекомендується використовувати версію 1.2 або спеціалізовані інструменти).
· Рівні міркувань. Користувачі можуть обирати між п'ятьма рівнями «розумових зусиль» моделі (reasoning effort): minimal, low, medium, high, xhigh. Існує також рівень max – але поки він залишається на стадії тестування безпеки і доступний обмеженому колу партнерів Meta.
· Швидкість роботи. У режимі xhigh модель забезпечує швидкість генерації близько 150 токенів на секунду.
Сама ж корпорація Meta в описі моделі приділила особливу увагу тому, як модель взаємодіє з людиною в складних сценаріях. По-перше, проактивність: LLM навчена ставити уточнювальні питання, якщо запит користувача неоднозначний, і просити допомоги, якщо вона «застрягає» у вирішенні завдання. По-друге, безпека: перед виконанням незворотних дій (наприклад, видалення файлів або відправка даних) модель звіряється з користувачем, щоб уникнути помилок.
Ну і залишається питання грошей. Я не дарма згадував Grok 4.6 і Gemini 3.8 Flash: за ціною за токени Muse Spark 1.3 конкурує саме з ними. А саме (на тарифі xhigh):
· вхідні токени: $1.25 за 1 млн;
· вихідні токени: $4.25 за 1 млн;
· кешовані вхідні токени: $0.15 за 1 млн.
Вже
незабаром нова модель повинна з'явитися в споживчих продуктах Meta, таких як
Instagram, Facebook і сервісі Meta AI. Але поки Muse Spark 1.3 позиціонується
як потужний інструмент для розробників і бізнесу, що пропонує високу
продуктивність у кодингу і агентних завданнях за конкурентоспроможною ціною.
Денис Стаджі