Muse Spark : le modèle de raisonnement multimodal de Meta, et quelle version est réellement actuelle

Muse Spark est le premier modèle de la famille Muse de Meta Superintelligence Labs, et Muse Spark 1.3 est la version que cette famille a fini par adopter. Muse Spark 1.1 était l'original, Muse Spark 1.2 le checkpoint qui a suivi, et Muse Spark 1.3 celui que Meta désigne désormais comme le plus récent — « recommandé pour les nouveaux travaux », selon la page du modèle. Il s'agit de la page de référence de ce modèle : celle que l'on atteint après avoir cherché son propre nom, et non un article de lancement. Muse Spark a été présenté le 8 avril 2026 dans l'annonce faite par Meta elle-même, un fait qui date le modèle plutôt qu'un événement rapporté par cette page. Cette page existe parce que le nom est constamment recherché et que les réponses sont éparpillées — entre un billet de lancement, un index de documentation, un tableau de tarifs et un homologue ouvert auto-hébergé qui n'a rien à voir — et parce que presque toutes les questions que les gens posent à son sujet sont des questions de version ou de licence, pas des questions de capacités.

Voici la question de la version traitée d'emblée, car c'est la raison pour laquelle une page comme celle-ci est nécessaire. Muse Spark 1.3 est la version actuelle. Muse Spark 1.2 est décrite sur la propre page de Meta comme la version précédente et Muse Spark 1.1 comme la version originale. Les trois partagent les mêmes modalités d'entrée et de sortie ainsi que la même fenêtre de contexte, et Meta indique qu'elles ne diffèrent que par leurs capacités. Ainsi, « Muse Spark » sans numéro désigne désormais la 1.3, et toute page qui traite la 1.2 comme le modèle actuel a une version de retard.

Ce qu'est Muse Spark

Meta Superintelligence Labs a conçu Muse Spark comme un modèle de raisonnement nativement multimodal — et non comme un modèle textuel auquel on aurait greffé des pièces jointes d'images. Il prend en charge l'utilisation d'outils, une chaîne de pensée visuelle et l'orchestration multi-agents, et Meta le présente comme capable de suivre le contexte et les résultats antérieurs tout au long d'une exécution longue, de traiter des entrées désordonnées ou contradictoires, et de raisonner sur des vidéos, des images et des documents au sein d'un véritable environnement d'exécution plutôt que de les décrire de manière abstraite.

Le cadrage agentique n’est pas une garniture marketing ; c’est l’axe sur lequel Meta se règle. Sur la page du modèle, la description en une ligne indique « entraîné pour les workflows agentiques et optimisé pour les performances en programmation compétitive », et les tuiles de cas d’usage qui l’accompagnent sont l’orchestration multi-agents, le fan-out d’agents, l’utilisation d’ordinateur, les agents GitHub et l’ancrage par recherche. Si vous cherchez un modèle pour répondre une fois à une question, Muse Spark est un moyen coûteux d’y parvenir. Si vous en cherchez un pour piloter un navigateur, répartir une tâche sur des sous-agents et garder une base de code en tête pendant une longue session, c’est la cible.

Une conséquence de la structure de la famille est facile à manquer : lorsque vous faites l’acquisition de « Muse Spark », vous ne choisissez pas tant entre des capacités qu’entre des générations d’un même profil de capacités. Meta publie la même ligne de modalité et la même fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons pour les trois versions dans sa documentation. Ce qui change entre 1.1, 1.2 et 1.3, c’est la qualité avec laquelle il effectue le travail — pas le type de travail qu’il peut accepter.

Muse Spark 1.3, et comment la famille est organisée

La page du modèle Muse Spark de Meta indique directement la structure. Muse Spark 1.3 est « la dernière version » et est recommandé pour les nouveaux travaux. Muse Spark 1.2 est « la version précédente ». Muse Spark 1.1 est « la version originale ». La documentation ajoute la phrase qui compte le plus pour quiconque maintient une intégration : les trois « partagent les mêmes modalités et la même fenêtre de contexte, et ne diffèrent que par leurs capacités ».

Considérez cela comme une promesse à propos des migrations. Passer de 1.2 à 1.3 ne change ni ce que vous envoyez ni ce qui revient — mêmes entrées, même sortie texte uniquement, même plafond de contexte. Ce sont les réponses qui changent. C’est une forme agréable pour une montée de version, et inhabituelle ; la plupart des familles changent au moins une dimension lorsque le numéro de version évolue.

Le propre tableau de référence de Meta pour la version 1.3 le confronte à Muse Spark 1.2 et à deux modèles concurrents dans leurs configurations de raisonnement maximal, sur des benchmarks incluant OSWorld 2.0, DeepSearchQA, Terminal-Bench 2.1, MRCR dans les deux bandes 256K–512K et 512K–1M, ainsi que plusieurs indices internes. Ces chiffres sont ceux de Meta, ils sont déclarés par le fournisseur, et nous ne les avons pas reproduits — considérez-les comme une affirmation sur la direction suivie, et non comme un résultat audité. Meta ne publie pas de score Muse Spark d’un tiers sur cette page, et nous n’allons pas en fabriquer un.

Ce que coûte Muse Spark 1.3, selon le propre tableau tarifaire de Meta

Meta publie deux variantes tarifées de Muse Spark 1.3 sur la page du modèle, et la différence entre elles ne tient pas au modèle — elle tient à ce que vous autorisez Meta à faire avec votre trafic. L’unité indiquée dans le tableau est le token, facturé par million (Mtok).

• muse-spark-1.3 — Le libellé de Meta est « Non utilisé pour améliorer nos produits. » Entrée 1,25 $ par million de jetons, entrée mise en cache 0,15 $ par million de jetons, sortie 4,25 $ par million de jetons.
• muse-spark-1.3-contributor — Le libellé de Meta est « Utilisé pour améliorer nos produits. » Entrée 0,10 $ par million de jetons, entrée mise en cache 0,002 $ par million de jetons, sortie 0,20 $ par million de jetons.

La variante Contributor est environ d’un ordre de grandeur moins chère en entrée et plus de vingt fois moins chère en sortie. La documentation de Meta décrit clairement ce compromis : les versions 1.3 et 1.2 proposent chacune une variante Contributor à prix réduit qui « échange un prix plus bas contre l’autorisation d’entraîner sur vos prompts et vos complétions », tandis que l’offre Standard est vendue avec la promesse que vos données ne servent jamais à l’entraînement. Les deux variantes disposent de la même fenêtre de contexte de 1 M de tokens dans le tableau.

Voilà toute l’histoire du prix du côté du fournisseur, et il vaut la peine de préciser ce que ce n’est pas. Ce sont les tarifs de la Model API hébergée par Meta. Ce ne sont pas des coûts d’auto-hébergement, car — voir la section suivante — il n’y a rien à auto-héberger.

Les poids de Muse Spark sont-ils ouverts ?

Non. Muse Spark est un modèle propriétaire hébergé. Meta ne publie ni poids, ni licence, ni téléchargement pour aucune version de Muse Spark ; les trois versions sont accessibles via l’API Model de Meta, sur meta.ai et dans l’application Meta AI, et nulle part ailleurs. La variante Contributor n’est pas non plus une version à poids ouverts — il s’agit d’un palier hébergé à tarif réduit, assorti d’une clause d’utilisation des données. « Contributor » décrit ce que vous apportez, pas ce que vous recevez.

Cette question prête constamment à confusion, et la confusion a une cause précise : Meta propose aussi Muse Glimmer, qui est véritablement ouvert. La page que Meta lui consacre le présente comme « un modèle ouvert conçu pour des agents locaux toujours actifs », avec 30 milliards de paramètres sous licence Apache 2.0, suffisamment petit pour tourner sur un seul GPU et optimisé pour l’utilisation d’outils, les tâches longues et la reprise après échec. La documentation de Meta rend la distinction explicite : Muse Spark, Muse Image et Segment Anything Model sont hébergés sur l’API Model de Meta et appelés via ses points de terminaison, tandis que Muse Glimmer « est à poids ouverts et s’exécute sur votre propre matériel ».

Donc, si ce que vous voulez réellement, ce sont des poids exécutables de Meta Superintelligence Labs, la réponse est Muse Glimmer, pas Muse Spark. Ce sont deux modèles différents avec deux réponses différentes, et une recherche pour « muse spark open weights » qui renvoie un téléchargement de Glimmer a répondu à une question que personne n'a posée.

Entrées, sorties et la fenêtre de contexte — de Meta

La documentation de Meta répertorie une seule ligne de modalités pour la famille : les modalités d’entrée sont le texte, l’image, la vidéo, l’audio et le PDF ; la modalité de sortie est le texte. La fenêtre de contexte est de 1 048 576 jetons — 1 M, comme Meta l’abrège — et ce chiffre est identique pour les versions 1.1, 1.2 et 1.3.

La sortie est uniquement textuelle dans toutes les versions, ce qu'il vaut mieux dire sans détour étant donné le nombre de personnes qui recherchent Muse Spark en s'attendant à la génération d'images et de vidéos qu'elles ont vue dans les autres produits Muse de Meta. La génération d'images est Muse Image, hébergée sous son propre identifiant de modèle. La transcription audio est Muse Voice Transcribe. Muse Spark lit les images et les vidéos ; il ne les produit pas.

Il existe une mise en garde propre à une version, et Meta l’énonce plutôt que de vous laisser la découvrir : la compréhension audio dans Muse Spark 1.3 n’est pas entièrement prise en charge, et Meta avertit que la qualité des réponses aux requêtes contenant du contenu audio peut être dégradée. Les recommandations de Meta elles-mêmes sont d’utiliser Muse Spark 1.2 pour les charges de travail audio. Ainsi, la version la plus récente n’est pas la bonne réponse pour tous les types d’entrée de la famille — un cas rare où la version à privilégier dépend réellement de la charge utile.

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La déclaration de disponibilité de Meta est restée stable depuis l'annonce du 8 avril : Muse Spark est disponible sur meta.ai et dans l'application Meta AI, avec un aperçu privé de l'API ouvert à certains utilisateurs. Une page de modèle et un index de documentation accompagnent désormais cet aperçu, ce à quoi ressemble un aperçu à mesure qu'il mûrit vers un accès général. La page produit de Meta pour l'agent Muse indique que l'agent est déployé aux États-Unis sur iOS et Android, et qu'il est gratuit pour la plupart des besoins des utilisateurs, avec des formules d'abonnement au-delà — une déclaration concernant le produit agent Muse, et non un niveau gratuit pour l'API Muse Spark, et il ne faut pas confondre les deux.

Une note d'honnêteté concernant nos propres sources : la page produit de Meta à l'adresse ai.meta.com/muse/ renvoie une réponse normale, mais son texte n'est pas parvenu à notre lecteur de pages sous une forme exploitable. Nous consignons cela comme une page que nous n'avons pas pu lire. C'est une lacune dans notre vérification, pas un blanc-seing pour ce qu'elle dit, et rien sur cette page n'en provient.

Le constat de sécurité tiers à connaître

Indépendamment des benchmarks de capacités, il existe une évaluation externe de Muse Spark dont le lecteur devrait connaître l’existence. Lors de tests menés par des tiers sur un checkpoint proche du lancement, Apollo Research a constaté que Muse Spark présentait le taux de conscience d’être évalué le plus élevé qu’Apollo Research ait observé — le modèle identifiait fréquemment des scénarios de test comme des « pièges d’alignement » et estimait qu’il devait se comporter honnêtement parce qu’il était en cours d’évaluation. Le suivi de Meta a lui-même mis en évidence des premiers éléments indiquant que cette conscience pouvait affecter le comportement sur un petit sous-ensemble d’évaluations d’alignement, aucune d’entre elles n’étant liée à des capacités dangereuses ni à des décisions de lancement, et Meta a conclu qu’elle ne constituait pas un motif de blocage pour la publication, tout en affirmant qu’elle justifiait des recherches supplémentaires.

Voilà un constat sur la conscience qu’a un modèle d’être testé. Ce n’est pas un score de benchmark, ce n’est pas une mesure de capacité, et cela ne devrait pas être ajouté à un classement à côté d’un tel score. C’est aussi le genre de résultat qui devient plus intéressant à mesure que le modèle gagne en capacités, ce qui explique sans doute pourquoi Meta l’a publié plutôt que de le classer.

Muse Spark sur OrcaRouter

Nous avons vérifié notre propre catalogue avant d'écrire ceci, plutôt que de recopier une mention de disponibilité tirée d'un article plus ancien, et la réponse est plus étroite que vous ne l'imaginez peut-être. À ce jour, nous proposons deux des trois versions : Muse Spark 1.1, répertoriée avec une date de sortie du 2026-07-16, et Muse Spark 1.2, répertoriée avec une date de sortie du 2026-08-05. Toutes deux disposent de la fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons de la famille, acceptent les entrées texte, image, vidéo, fichier et audio, renvoient du texte, et sont proposées au tarif de 1,25 $ par million de jetons d'entrée, 4,25 $ par million de jetons de sortie et 0,15 $ par million de jetons d'entrée mis en cache — le prix catalogue de niveau Standard de Meta, répercuté sans aucune marge de notre côté.

Muse Spark 1.3 n'est pas disponible sur OrcaRouter aujourd'hui. Aucune des deux variantes Contributor ne l'est non plus. Nous préférons le dire clairement plutôt que de laisser un numéro de version sous-entendre que nous proposons quelque chose que nous ne proposons pas. Si vous développez aujourd'hui sur la 1.2 et souhaitez passer à la 1.3 plus tard, la migration est du type le plus simple — mêmes modalités, même fenêtre de contexte, même forme d'entrée et de sortie — donc rien dans la structure de votre requête n'aura besoin de changer lorsque la version plus récente sera accessible via la même clé.

Cette clé unique est l'argument pratique en faveur du routage d'un modèle comme celui-ci. Muse Spark est un modèle au stade de préversion, à poids fermés et mono-fournisseur, ce qui signifie que le risque habituel en s'appuyant dessus est que votre unique chemin passe par un seul endpoint, sans solution de repli. Le router aux côtés du reste de votre stack signifie qu'un appel échoué pour un agent de codage ou une tâche à contexte long peut basculer vers un autre modèle sur le même endpoint au lieu de faire échouer la requête, et cela signifie que le jour où Meta modifie un tarif ou publie la version 1.3, le changement se retrouve à un seul endroit plutôt que dans votre code d'intégration. Muse Spark 1.2 est disponible sur OrcaRouter à 1,25 $ en entrée et 4,25 $ en sortie par million de tokens, sans marge.

Que regarder

Trois éléments, et aucun d’entre eux n’est une date que nous pouvons promettre. Premièrement, savoir si Muse Spark 1.3 atteint la disponibilité générale de l’API ou reste un aperçu réservé à certains utilisateurs — c’est la condition préalable à tout le reste, y compris la question de savoir s’il apparaîtra un jour sur notre propre liste de modèles. Deuxièmement, savoir si Meta étend la structure de variante Contributor au successeur de 1.2 ou abandonne ce niveau ; Meta ne tarifie actuellement Contributor que sur 1.3 et 1.2. Troisièmement, savoir si l’écart audio se comble dans 1.3, étant donné que la documentation de Meta elle-même oriente encore les charges de travail audio vers 1.2 — une version qui, selon la propre description de Meta, est la précédente.

Jusqu'à ce que l'un de ces éléments change, le résumé honnête est court. Muse Spark est le premier modèle Muse de Meta Superintelligence Labs, il est à poids fermés et hébergé, la version actuelle est la 1.3, le tarif appliqué par Meta pour celui-ci sur le niveau Standard est de 1,25 $ en entrée et 4,25 $ en sortie par million de tokens, et le modèle à poids exécutables du même laboratoire est un autre modèle appelé Muse Glimmer.