Muse Spark vs Muse Spark 1.3: 이 이름들 중 하나는 버전이고, 그게 답의 전부다

검색창에 Muse Spark와 Muse Spark 1.3을 입력하는 것은 두 개의 제품을 암시한다. 그리고 누구든 가장 먼저 알려줄 수 있는 유용한 사실은 그것이 오직 하나뿐이라는 것이다. Meta Superintelligence Labs는 2026년 4월 8일에 Muse Spark를 공개했고, 2026년 9월 2일에 출시되어 9월 4일 개발자에게 최대 추론 레벨이 개방된 Muse Spark 1.3이 바로 그 이름이 지금 가리키는 대상이다. Meta 자체의 모델 페이지는 이 문제를 세 문장으로 정리한다. Muse Spark 1.3은 "최신 버전"이며 새로운 작업에 권장되고, Muse Spark 1.2는 "이전 버전", Muse Spark 1.1은 "원래 버전"이다. 따라서 이것은 대결이 아니다. 이것은 이 패밀리가 가리키는 대상을 바꾸기 시작한 이래 Muse Spark라는 이름이 숨겨온 버전 질문이며, 답은 실제로 어떤 이전 체크포인트와 비교하고 있었는지에 따라 달라진다.

각 이름이 나타내는 것

버전이 붙지 않은 이름은 하나의 제품군이자 계속 움직이는 표적이다. Meta는 2026년 4월에 최초의 Muse Spark를 비공개 API 프리뷰가 포함된 네이티브 멀티모달 추론 모델로 내놓은 뒤, 번호가 붙은 체크포인트를 내놓기 시작했다: Muse Spark 1.1은 우리 자체 카탈로그에 2026년 7월 16일 출시일로 등재되어 있고, Muse Spark 1.2는 2026년 8월 5일, Muse Spark 1.3은 2026년 9월 2일이다. 독립적인 목록들도 뒤의 두 날짜와 일치한다. 매끄럽게 넘기기보다 짚고 넘어갈 만한 문제가 하나 있다: Meta의 문서는 1.1을 "최초 버전"이라고 부르는데, 제품군의 도입은 4월이었고, 이 두 진술 사이의 간극은 우리가 읽을 수 있었던 어떤 페이지에서도 설명되지 않는다. 4월 날짜는 제품군의 도입으로, 7월은 번호가 붙은 첫 체크포인트로 취급하고, 어느 쪽도 이 페이지가 보도하는 출시 이벤트로 취급하지 말 것.

번호가 붙은 세 가지 버전 모두 동일한 모달리티 행과 동일한 1,048,576토큰 컨텍스트 윈도우를 공유하며, Meta는 이를 직접 명시합니다: 이들은 "동일한 모달리티와 컨텍스트 윈도우를 공유하며, 능력만 다릅니다." 그 문장은 이 페이지에서 가장 실질적으로 유용한 내용입니다. 이는 이 제품군에서 버전이 올라가도 요청 형태가 달라지지 않는다는 뜻입니다. 동일한 입력 — 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오, PDF — 동일한 텍스트 전용 출력, 동일한 상한. 달라지는 것은 답변의 품질이며, 가격은 전혀 변하지 않습니다: 백만 입력 토큰당 $1.25, 백만 캐시 입력 토큰당 $0.15, 백만 출력 토큰당 $4.25로, Meta의 Standard 티어에서 1.1, 1.2, 1.3 모두 동일합니다.

업그레이드 산수, 메타 자체 표에서

Meta는 Muse Spark 1.3을 max reasoning으로 실행한 결과와 Muse Spark 1.2를 xhigh로 실행한 결과를 십여 개의 에이전트형 및 장문맥 평가에 나란히 배치한 단일 벤치마크 표를 공개하는데, 이를 행별로 읽어 보면 버전 번호가 시사하는 것보다 더 흥미로운 그림이 나온다. 아래의 모든 수치는 벤더가 보고한 것으로, Meta 자체 하네스 안에서 산출되었으며, 우리가 재현한 것이 아니다.

• GDPval-AA v2 — Muse Spark 1.3 (max) 1,754 대 Muse Spark 1.2 (xhigh) 1,615

• Terminal-Bench 2.1 — 88.8 vs 82.9

• OSWorld 2.0 — 66.9 vs 47.6

• DeepSWE v1.1 — 75.4 대 55.0

• SWEAtlas — 59.4 vs 46.2

• JobBench — 64.9 vs 61.6

• MRCR 256K–512K — 98.5 vs 66.3

• MRCR 512K–1M — 98.1 vs 55.5

마지막 두 행이 이야기의 핵심이며, 출시 당시 누구도 인용하지 않았던 행들이다. 256K–512K 구간의 긴 컨텍스트 검색은 32포인트 움직이고, 512K–1M 구간에서는 42포인트 넘게 움직인다. 일반 역량 작업은 훨씬 덜 움직인다: GDPval-AA는 1,615점 척도에서 1.2였던 수치가 139포인트 상승했고, JobBench는 3포인트 상승했다. 이 패턴은 연구소가 장기 호라이즌 에이전트 작업을 추구할 때 튜닝하는 대상과 일치한다 — 모델이 전반적으로 더 똑똑해진 것이 아니라, 이미 윈도우를 갖고 있던 컨텍스트 전반에 걸쳐 정보를 유지하고 검색하는 능력이 극적으로 좋아진 것이다. 워크로드가 처음 100K 토큰에 머문다면, 업그레이드는 실질적이지만 크지는 않다. 그 이상에 있다면, 그것은 큰 컨텍스트를 사용할 수 있는 모델과 그 안에서 정보를 찾아낼 수 있는 모델 사이의 차이다.

그 수치들에는 두 가지 주의점이 따라붙습니다. 이 비교는 max 대 max가 아니라 max 대 xhigh입니다. Meta가 1.2는 xhigh로, 1.3은 max로 실행했기 때문입니다. 설정이 다르므로 이득의 일부는 체크포인트 품질이 아니라 추론 예산에서 비롯된 것입니다. 그리고 그 표에서 1.2의 행은 이제 deprecated된 구성입니다. Meta 자체 표 밖에서도, 독립적인 목록들은 Muse Spark 1.2를 deprecated로 표시하며 1.3을 가리키는데, 이는 더 오래된 체크포인트가 곧 사라질 것임을 알리는 가장 강력한 신호입니다.

독립 영화, 그리고 아무도 언급하지 않는 거래

Artificial Analysis는 두 체크포인트 모두에 대한 공개 목록을 보유한 제3자이며, 그 수치는 Meta의 수치와 교훈적인 방식으로 어긋난다 — 방향이 아니라 비용에 관한 점에서.

• Muse Spark 1.3 (Max) — Intelligence Index 48, 217개 중 24위; 출력 속도 초당 121.9토큰; 완료된 Index 작업당 $1.60; 평가 중 생성된 출력 토큰 170M

• Muse Spark 1.2 (Xhigh) — 지능 지수 40, 217개 중 59위; 출력 속도 초당 361.4토큰, 186개 모델 중 1위; 완료된 Index 작업당 $0.97; 출력 토큰 1억 3,000만 개; 첫 토큰까지 걸리는 시간 12.67초

두 목록을 서로 대조해 보면, 업그레이드는 Meta의 표에서 읽히는 것과 다르게 보인다. Muse Spark 1.3은 지수 점수가 8점 더 높지만 대략 세 배 더 느리다 — 초당 121.9토큰 대 361.4토큰이며, 그 리더보드에서는 이전 체크포인트가 모든 종류를 통틀어 가장 빠른 모델이었다. 토큰당 가격은 동일한데도 완료된 작업당 비용은 $0.97에서 $1.60로 올랐는데, 새 모델이 같은 평가를 끝내기 위해 토큰을 4천만 개 더 생성하기 때문이다. 공급업체의 요금표에서 달라진 것은 없다. 달라진 것은 모델이 말하는 양이다.

그것이 버전 번호가 감추고 있는 트레이드오프이며, 대부분의 보도가 놓친 방향으로 작용한다. 애플리케이션이 지연 시간에 민감하거나 처리량에 제약을 받는다면, 이전 Muse Spark 버전이 실제로 더 빠른 제품일 수 있고 정가도 동일하다. 어려운 문제에서 정확도가 관건이라면, max reasoning을 사용하는 1.3이 업그레이드의 요점이다. 이것들은 버전 업그레이드로 포장된 서로 다른 구매이며, 그중 하나만이 지원 중단 공지가 당신이 원한다고 가정하는 것이다.

1.3에서 추가되었지만 점수가 아닌 것

최대 추론 수준(max)은 1.3 릴리스에서 가장 중대한 변경이며 이틀 늦게 도착했습니다. 9월 2일 출시 당시 Meta는 xhigh까지의 모든 effort 수준을 제공했고, 추가 안전성 테스트라고 부른 것을 이유로 max는 보류한 채 제한된 파트너 집합에만 공유했습니다. 9월 4일 그 테스트가 끝나면서 max는 Muse Code에서 그리고 Meta Model API를 통한 muse-spark-1.3 모델 ID에서 선택할 수 있게 되었습니다. 그 결과, 헤드라인 스코어카드 — GDPval-AA의 1,754, MRCR의 98.5 — 는 개발자들이 처음 이틀 동안 호출할 수 없었던 설정에서 산출되었으며, 출시 당일 작성된 모든 통합은 여전히 reasoning effort를 xhigh까지만 열거할 수 있습니다. max가 반영될 것이라고 가정하기 전에 자신의 라우트가 무엇을 받아들이는지 확인하십시오.

Meta는 1.3 체크포인트를 두 번 판매하기도 하는데, 차이는 모델이 아닙니다. muse-spark-1.3에는 "우리 제품을 개선하는 데 사용되지 않음"이라고 표시되어 있으며 가격은 $1.25 / 캐시된 경우 $0.15 / $4.25입니다. muse-spark-1.3-contributor에는 "우리 제품을 개선하는 데 사용됨"이라고 표시되어 있으며 가격은 $0.10 / $0.002 / $0.20입니다 — 입력에서는 대략 10배 더 저렴하고 출력에서는 20배 이상 더 저렴한 대가로, 여러분의 프롬프트와 완성 결과를 학습할 수 있는 권한을 주는 것입니다. 둘 다 동일한 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖습니다. Contributor는 여러분이 받는 내용이 아니라 기여하는 내용을 설명합니다. 이는 데이터 조건이 붙은 가격 등급이지, 오픈 웨이트 릴리스가 아닙니다.

그리고 한 가지 회귀가 있는데, 이는 사용자가 발견한 것이 아니라 Meta 자체가 밝힌 것이다. Muse Spark 1.3의 오디오 이해는 완전히 지원되지 않으며, Meta는 오디오 콘텐츠가 포함된 요청에서 응답 품질이 저하될 수 있다고 경고하며 오디오 작업에는 Muse Spark 1.2를 사용하도록 안내한다. 따라서 현재 버전이 해당 제품군 자체의 모달리티 행에 있는 모든 입력에 대한 정답은 아니다 — 최신 체크포인트가 이전 체크포인트가 처리하는 페이로드에는 잘못된 선택인 경우다.

실제로 호출할 수 있는 버전은 무엇인가요?

버전 질문과 가용성 질문은 답이 서로 다르므로 구분할 가치가 있습니다. 번호가 붙은 세 가지 Muse Spark 버전은 모두 호스팅 전용입니다. Meta는 그중 어느 것에 대해서도 가중치도, 라이선스도, 다운로드도 공개하지 않으며, Contributor 변형은 릴리스가 아니라 할인된 호스팅 티어입니다. 이 제품군의 오픈 가중치는 Muse Spark Open, 즉 Meta가 2026년 10월 15일에 공개한 816B 희소 전문가 혼합(MoE) 모델과 Muse Glimmer, 즉 2026년 8월 10일의 30B Apache 2.0 모델에 속합니다. 둘 다 Muse Spark 버전이 아니며, 어느 쪽도 그 대체물이 아닙니다.

우리 자체 카탈로그는 이 제품군에서 오래된 쪽 끝을 반영하고 있으며, 우리가 실제로 제공하지 않는 범위를 버전 번호로 암시하게 두기보다는 그 사실을 분명히 말하는 편이 낫습니다. OrcaRouter는 Muse Spark 1.1과 Muse Spark 1.2를 라우팅합니다. 두 모델 모두 Meta의 정가에 0% 마크업이 그대로 전달되며, 둘 다 이 제품군의 1,048,576토큰 윈도우를 사용합니다. Muse Spark 1.3은 현재 우리 카탈로그에 없으며, Contributor 변형도 마찬가지입니다. 따라서 실질적인 업그레이드 경로는 두 단계입니다. 1.2는 지금 라우팅할 수 있는 버전이고, 1.3은 Meta가 새 작업에 권장하는 버전이며, 1.3이 우리가 라우팅하는 제공자에 출시되는 날 그 변경 사항은 여러분의 통합 코드가 아니라 동일한 키에 적용됩니다.

버전 문제는 또한 이 제품군에 특유한 방식으로 라우터가 제값을 하는 지점이기도 하다. 세 개의 체크포인트, 하나의 벤더, 하나의 엔드포인트, 가중치 없음 — 전체 라인이 단일 회사가 운영하는 단일 API를 통해 돌아가며, 이것이 바로 여기에 기반해 구축할 때의 집중 위험이다. 1.1과 1.2를 하나의 OpenAI 호환 엔드포인트 뒤에 라우팅한다는 것은 실패한 장문 컨텍스트 호출이 요청을 실패시키는 대신 다른 체크포인트로 페일오버될 수 있다는 뜻이며, 라우팅 DSL을 사용하면 구성만으로 프로덕션 트래픽을 둘 사이에 분배할 수 있다, 그래서 1.2의 속도가 누군가의 지표가 아니라 여러분 자신의 프롬프트에서 1.3의 정확도보다 여러분에게 더 가치가 있는지 측정할 수 있다. 그것이 여러분의 워크로드에 대한 의문을 매듭짓는 유일한 버전 비교다.

그 답은, 당신이 어떤 질문을 가지고 왔는지에 따라 달라집니다.

Muse Spark와 Muse Spark 1.3이 서로 다른 모델인지 알고 싶었다면: 아닙니다. 1.3이 이제 그 이름이 의미하는 것이며, Meta는 이를 최신 모델로 표시하고 새 작업에 권장합니다. 이전 버전에서 옮겨가면 무엇을 얻는지 알고 싶었다면: 대략 32~42포인트의 장문맥 검색, 에이전트형 컴퓨터 사용과 장기 과제 코딩에서의 큰 도약, 그리고 동일한 토큰당 가격에서 출력 속도가 3분의 1로 감소하는 것입니다. 비용이 얼마인지 알고 싶었다면: 요금표는 세 버전에 걸쳐 움직이지 않았으며, 이는 Meta가 달러 자체보다 달러당 역량으로 경쟁하고 있음을 보여줍니다.

이 숫자들 중 어느 것도 여러분의 워크로드가 그 거래의 어느 쪽에 속하는지는 알려줄 수 없으며, 솔직히 말하면 공급업체의 지원 중단 공지는 여러분을 대신해 답을 가정하고 있습니다. 같은 가격에 세 배 더 빠른 버전은 오늘날 라우터를 통해 도달할 수 있는 두 버전 중 여전히 유일한 버전이며, 따라서 1.3이 도착하기 전에 수행하기에 이례적으로 저렴한 실험입니다.

숫자만으로는 이런 것들 중 어느 하나라도 현장에서 잘못된 적이 있는지 알 수 없습니다. 이 등급의 모델과 관련해 문서화된 AI 사고와 에이전트 실패 사례는 the OrcaRouter AI Incident Archive에 수집되어 있으며, 각 항목에는 자체 출처, 심각도, 신뢰도 등급, 이의 제기 여부 표시가 함께 제공됩니다.