
Muse Spark vs Claude Opus 5.5: Sepuluh Poin Kecerdasan dan Faktur 3,7x
- OrcaBARUOrca: OrcaCyber Zero 1.52026-10-10$3.00 / $7.50 per 1 juta token · 72 tok/s
- openaiOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952Kecerdasan
- anthropicAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856Kecerdasan
- typesafeTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 per 1 juta token · 737 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238Kecerdasan
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248Kecerdasan
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258Kecerdasan
- xAIGrok 4.72026-09-2146Kecerdasan
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 per 1 juta token · 35 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 per 1 juta token · 821 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040Kecerdasan
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453Kecerdasan77Koding
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241Kecerdasan76Koding
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245Kecerdasan76Koding
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153Kecerdasan82Koding
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 per 1 juta token · 52 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 per 1 juta token · 108 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642Kecerdasan72Koding
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 per 1 juta token · 184 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845Kecerdasan75Koding
Perbandingan antara Muse Spark dan Claude Opus 5.5 biasanya ditulis sebagai papan skor, dan papan skor itu memang punya pemenang: pada Intelligence Index dari Artificial Analysis, Muse Spark saat ini — Muse Spark 1.3 pada pengaturan penalaran maksimumnya — mencetak skor 48, sedangkan Claude Opus 5.5 pada upaya maksimum dengan fallback default mencetak 58 dan berada di posisi pertama papan skor. Itulah angka yang semua orang kutip. Angka yang hampir tidak pernah dikutip siapa pun ada di halaman yang sama: menyelesaikan satu tugas Intelligence Index biayanya $1,60 pada Muse Spark 1.3 dan $5,98 pada Opus 5.5. Sepuluh poin indeks dengan biaya sekitar 3,7 kali lipat per tugas, dengan Muse Spark juga berjalan sekitar 28% lebih cepat dan menghasilkan sepertiga lebih sedikit token untuk mencapainya. Tidak satu pun dari angka-angka itu milik kami — keduanya berasal dari daftar yang dihosting milik Artificial Analysis sendiri — dan mana yang penting sepenuhnya bergantung pada apa yang Anda lakukan, jadi tulisan ini adalah tentang memisahkan kedua pertanyaan itu alih-alih memilih satu pihak.
Pertama, hal yang disembunyikan oleh nama model itu
Muse Spark bukan satu model, dan perbandingannya baru masuk akal setelah Anda menetapkan satu versi. Rangkaiannya terdiri atas Muse Spark 1.1 (16 Juli 2026), Muse Spark 1.2 (5 Agustus 2026), dan Muse Spark 1.3 (2 September 2026), semuanya dari Meta Superintelligence Labs, semuanya berbagi jendela konteks 1.048.576 token dan modalitas keluaran teks. Meta menyebut 1.3 sebagai versi terkini. Muse Spark 1.3 juga mendapatkan tingkat penalaran "max"-nya pada 4 September, dua hari setelah peluncuran, setelah Meta menyelesaikan pengujian keamanan tambahan — dan itu penting di sini karena setiap kartu skor lab AI, termasuk milik Meta, dihasilkan pada pengaturan tersebut, sementara model yang paling banyak dipanggil pengembang pada dua hari pertama dibatasi pada xhigh.
Claude Opus 5.5 hadir pada 22 September 2026, rilis pertama dalam keluarga 5.5 Anthropic, dan ini adalah objek yang lebih sederhana: satu model GA, pemikiran adaptif selalu aktif, tingkat usaha dapat dipilih dari rendah hingga maks. Kerangka Anthropic sendiri adalah biaya — disebutkan bahwa Opus 5.5 berbiaya 40% lebih murah untuk dijalankan daripada Claude Opus 5, dengan input dan output masing-masing $4 dan $20 per juta token serta pembacaan cache sebesar $0,20, pemotongan 60% pada pembacaan cache dibandingkan pendahulunya. Claude Fable 5.1 masih berada di atasnya untuk pekerjaan penalaran yang paling sulit.
Jadi, deskripsi yang jujur adalah perbandingan antara model yang terus diarahkan ulang di bawah nama keluarga yang sama dan model yang dirilis sekali dengan konfigurasi tetap dan tidak berubah sejak itu.
Angka-angka independen, dengan tanda bintangnya
Artificial Analysis adalah satu-satunya pihak ketiga dengan daftar publik untuk keduanya, dan ia tidak membandingkan keduanya dalam kelompok yang sama — model open-weight diperingkat terhadap model open-weight dengan kelas ukuran yang sama, sedangkan model proprietary diperingkat terhadap bidang yang lebih luas. Keduanya bersifat proprietary, jadi distorsi tertentu itu tidak berlaku; yang berlaku adalah bahwa tidak ada dari kedua daftar tersebut yang merupakan pengujian ulang terkendali atas harness milik yang lain.
• Muse Spark 1.3 (max) — Intelligence Index 48, peringkat 24 dari 217; kecepatan output 121,9 token/detik; $1,25 input / $4,25 output per juta token; $1,60 per tugas indeks; 170 juta token output dihasilkan selama indeks.
• Claude Opus 5.5 (max, fallback bawaan) — Intelligence Index 58, peringkat 1 dari 217; kecepatan output 95,2 token/detik; $4,00 masuk / $20,00 keluar; $5,98 per tugas indeks; 260M token output.
Baca kedua daftar itu berdampingan dan bentuk pertukarannya terlihat tanpa perlu penafsiran apa pun. Opus 5.5 menang kecerdasan dengan selisih 10 poin dan menang sambil lebih bertele-tele, bukan lebih ringkas — 260 juta token dibandingkan 170 juta — jadi ia tidak membeli skornya dengan penghematan. Muse Spark 1.3 lebih cepat, lebih murah per token, lebih murah per tugas yang diselesaikan, dan lebih sedikit bicara. Pada baris harga per tugas, di situlah kesenjangannya paling lebar: Anda dapat menjalankan sekitar 3,7 tugas indeks Muse Spark 1.3 dengan biaya satu tugas indeks Opus 5.5.

Satu lagi titik data independen, karena hal itu berlawanan arah dan layak disebutkan: papan peringkat teks LMArena menempatkan konfigurasi Claude Opus 5.5 di peringkat 3 secara keseluruhan dengan 1508 Elo, dan Muse Spark 1.3 sama sekali tidak muncul di papan itu. Pemungutan suara berdasarkan preferensi manusia dan indeks tolok ukur tidak sepakat soal besaran, yang wajar, tetapi itu berarti selisih 10 poin tidak boleh dibaca sebagai "10% lebih buruk dalam segala hal".
Di mana kesenjangannya paling lebar, menurut para vendor
Kartu skor vendor tidak dapat dibandingkan satu sama lain dan tidak ada vendor yang menerbitkan tolok ukur yang sama, tetapi tumpang tindihnya informatif. Semua yang di bawah ini dilaporkan oleh vendor dan tidak kami reproduksi.
• Terminal-Bench 4.0 — Opus 5.5: 66,4%, dijalankan pada upaya xhigh sesuai catatan Anthropic. Meta justru melaporkan Muse Spark pada Terminal-Bench 2.1, dengan skor yang dipublikasikan keluarga ini sebesar 76,4 bersama agen Terminus 2. Versi benchmark berbeda, agen berbeda — jangan mengurangkannya.
• GDPval-AA — Opus 5.5: 1.846 Elo pada v2.1. Muse Spark 1.3: 1.754 pada v2. Versinya berubah di antara kedua pengukuran, jadi selisih 92 poin itu nyata secara arah dan tidak pasti secara numerik.
• Penggunaan komputer agentik — Opus 5.5: 81,8% pada OSWorld 2.1, ditandai "parsial". Muse Spark 1.3: 66,9 pada OSWorld 2.0. Sekali lagi, revisi berbeda dari keluarga benchmark yang sama.
• Terminal-Bench-Science 0.1 — Opus 5.5: 58,7%. Meta tidak menerbitkan padanan untuk Muse Spark 1.3.
Anthropic secara luar biasa gamblang tentang keterbatasan tabelnya sendiri, dengan mencatat bahwa pada tingkat kemampuan ini "margin benchmark telah menjadi panduan yang kurang dapat diandalkan untuk perbedaan dunia nyata". Kalimat itu layak diterima secara apa adanya dalam kedua arah: kalimat itu sama-sama melemahkan kesenjangan 10 poin AA seperti halnya melemahkan klaim penempatan DeepSWE milik Meta.

Apa yang Anda korbankan selain poin
• Modalitas masukan — Muse Spark 1.3 menerima teks, gambar, dan video. Claude Opus 5.5 menerima teks dan gambar. Jika pipeline Anda memasukkan rekaman layar atau video langsung ke model, ini bukan pilihan yang sulit dan selisih indeksnya tidak relevan.
• Keluaran maksimum — Opus 5.5 mengembalikan hingga 128K token secara sinkron, dan 300K melalui Batches API di balik header beta. Meta tidak memublikasikan angka keluaran maksimum untuk Muse Spark 1.3 yang dapat kami verifikasi. Jika Anda menghasilkan artefak panjang dalam satu panggilan, batas atas yang tidak dipublikasikan adalah risiko yang sebaiknya Anda uji, bukan asumsikan.
• Ekonomi cache — pembacaan cache Opus 5.5 adalah $0,20 per juta, diskon 95% dari input. Milik Muse Spark 1.3 adalah $0,15, diskon 88%. Untuk loop agen yang sangat banyak di-cache, hal ini mempersempit atau membalikkan aritmetika per tugas dibandingkan tarif utama, dan ini adalah satu hal paling mudah untuk salah saat membandingkan keduanya hanya berdasarkan harga daftar.
• Konteks — keduanya 1M. Tidak ada yang perlu dipisahkan.
• Irama rilis — Opus 5.5 adalah satu model dengan satu harga dan tidak berubah sejak September. Muse Spark telah diarahkan ulang tiga kali dalam tiga bulan lalu menambahkan tingkat penalaran di atasnya. Itu entah iterasi yang sehat atau bahaya integrasi, tergantung seberapa suka Anda menjalankan ulang evaluasi.
Menjalankan keduanya tanpa integrasi kedua
Kedua sisi perbandingan ini berada di OrcaRouter — Claude Opus 5.5 dan dua checkpoint Muse Spark yang kami layani, Muse Spark 1.2 dan Muse Spark 1.1 — melalui satu API di lebih dari 200 model, pada harga list masing-masing penyedia dengan markup 0% yang diteruskan. Inilah jawaban praktis untuk pertanyaan yang diajukan artikel ini: cara untuk mengetahui apakah beban kerja Anda benar-benar membutuhkan sepuluh poin indeks ekstra adalah dengan mengarahkan sebagian trafik produksi ke Muse Spark 1.2 pada $1.25 masuk / $4.25 keluar dan membandingkannya dengan prompt yang sama pada Opus 5.5, pada kunci yang sama, dengan failover otomatis sehingga proses yang buruk akan beralih ke model lainnya alih-alih ke halaman error. Tanpa kontrak kedua, tanpa SDK kedua, tanpa migrasi.

Dua catatan jujur tentang cakupan kami sendiri. Muse Spark 1.3 tidak ada di katalog kami saat ini, jadi perbandingan perutean di atas dimulai dari 1.2, yaitu checkpoint yang diukur oleh Artificial Analysis satu poin di bawah Muse Spark Open dan yang kini membawa pemberitahuan deprekasi yang menunjuk ke 1.3. Dan perbandingan ini bertumpu pada angka yang diterbitkan Anthropic dan Meta serta daftar independen Artificial Analysis; kami belum menjalankan ulang benchmark kedua model tersebut, dan baris vendor di atas harus dibaca sebagai klaim.
Versi yang layak untuk dicek kembali
Jika pertanyaan yang Anda bawa ke sini adalah "apakah yang murah sudah cukup baik", jawaban jujurnya hari ini adalah yang murah itu bernilai 48 berbanding 58 milik Opus 5.5, lebih cepat, lebih ringkas, dan sekitar 3,7x lebih murah per tugas yang diselesaikan — dan catatan Anthropic sendiri tentang selisih benchmark adalah argumen terkuat untuk menguji alih-alih memutuskan. Jika pekerjaan Anda melibatkan masukan video, keluaran tunggal yang sangat panjang, atau beberapa poin terakhir dari penalaran yang sulit, Opus 5.5 adalah model yang dirilis dengan hal-hal tersebut terdokumentasi. Yang perlu dicermati bukanlah nomor versi Muse Spark berikutnya, melainkan apakah Muse Spark 1.3 hadir di router yang sudah Anda gunakan, dan pada harga berapa — harga keluarga ini telah stabil di $1.25 / $4.25 di 1.1, 1.2, dan 1.3, yang dengan sendirinya merupakan sinyal bahwa Meta bersaing pada kemampuan per dolar, bukan pada dolarnya.
Satu perkembangan berada di luar perbandingan ini, bukan di dalamnya, dan itulah alasan keluarga ini dibahas minggu ini. Pada 15 Oktober 2026 — tiga belas hari setelah Muse Spark 1.3 dirilis dan sehari sebelum artikel ini — Meta menerbitkan bobot dan lisensi untuk Muse Spark Open, anggota keluarga terpisah dengan bobot terbuka, yang repositorinya dibiarkan terkunci dan tanpa pengumuman sejak 15 September. Arsitektur 816B-total / 42B-aktif yang beredar saat ini adalah rilis tersebut, bukan 1.3 tertutup yang diukur di atas. Artificial Analysis memang mencantumkannya, dengan indeks kecerdasan 39 dibandingkan 48 yang diatribusikan artikel ini kepada Muse Spark 1.3, dan Meta belum menerbitkan laporan evaluasi di balik kartu skornya sendiri untuknya. Jadi artefaknya terkonfirmasi, tetapi klaim performanya tidak; jangan membaca perbandingan ini sebagai mencakupnya.
Yang tidak dapat diberitahukan oleh angka-angka kepada Anda adalah apakah ada di antaranya yang bermasalah di lapangan: insiden AI dan kegagalan agen yang terdokumentasi seputar model di kelas ini dikumpulkan di OrcaRouter AI Incident Archive, tempat setiap entri memuat sumbernya sendiri, tingkat keparahan, tingkat keyakinan, dan penanda sengketa.
Dibandingkan dalam artikel ini2
Terdeteksi dari artikel ini · Benchmark: Artificial Analysis · diperbarui setiap hari
