Muse Spark: o modelo de raciocínio multimodal da Meta, e qual versão é realmente a atual

Muse Spark é o primeiro modelo da família Muse do Meta Superintelligence Labs, e Muse Spark 1.3 é a versão com que essa família ficou. Muse Spark 1.1 foi o original, Muse Spark 1.2 o checkpoint que se seguiu, e Muse Spark 1.3 aquele que a Meta agora rotula como o mais recente — "recomendado para novos trabalhos", nas palavras da página do modelo. Esta é a página de referência para esse modelo: a página a que você chega depois de pesquisar o próprio nome, não uma matéria de lançamento. Muse Spark foi apresentado em 8 de abril de 2026 no anúncio da própria Meta, o que é um fato que data o modelo, e não um evento que esta página noticia. A página existe porque o nome é pesquisado constantemente e as respostas estão espalhadas — por um post de lançamento, um índice de documentação, uma tabela de preços e um irmão aberto auto-hospedado que não é a mesma coisa de forma alguma — e porque quase todas as perguntas que as pessoas trazem a ela são perguntas de versão ou de licenciamento, não perguntas de capacidade.

Aqui está a questão da versão respondida logo de início, porque é a razão pela qual uma página como esta é necessária. A Meta disponibiliza três versões do Muse Spark. Muse Spark 1.3 é atual. O Muse Spark 1.2 é descrito na própria página da Meta como a versão anterior, e o Muse Spark 1.1 como a original. Os três compartilham as mesmas modalidades de entrada e saída e a mesma janela de contexto, e a Meta diz que eles diferem apenas em capacidade. Assim, "Muse Spark" sem um número agora significa 1.3, e qualquer página que trate o 1.2 como o modelo atual está uma versão atrasada.

O que é o {{1}}Muse Spark{{/1}}

A Meta Superintelligence Labs construiu o Muse Spark como um modelo de raciocínio nativamente multimodal — não um modelo de texto com anexos de imagem acoplados. Ele suporta uso de ferramentas, uma cadeia de pensamento visual e orquestração multiagente, e a Meta o descreve como capaz de rastrear contexto e resultados anteriores ao longo de uma execução longa, lidar com entradas confusas ou conflitantes e raciocinar sobre vídeo, imagens e documentos dentro de um ambiente de execução real, em vez de descrevê-los de forma abstrata.

O enquadramento agêntico não é enfeite de marketing; é o eixo em torno do qual a Meta calibra. Na página do modelo, a descrição de uma linha diz "treinado para fluxos de trabalho agênticos e otimizado para desempenho em programação competitiva", e os cartões de casos de uso que a acompanham são orquestração multiagente, fan-out de agentes, uso de computador, agentes do GitHub e ancoragem em busca. Se você procura um modelo para responder a uma pergunta uma única vez, o Muse Spark é uma forma cara de fazer isso. Se você procura um para conduzir um navegador, distribuir uma tarefa entre subagentes e manter uma base de código na cabeça durante uma sessão longa, é esse o alvo.

Uma consequência da estrutura da família é fácil de passar despercebida: quando você está pesquisando o "Muse Spark", não está escolhendo tanto entre capacidades, mas entre gerações do mesmo perfil de capacidade. A Meta publica a mesma linha de modalidade e a mesma janela de contexto de 1.048.576 tokens para todas as três versões em sua documentação. O que muda entre 1.1, 1.2 e 1.3 é o quão bem ele executa o trabalho — não que tipo de trabalho ele consegue aceitar.

Muse Spark 1.3, e como a família está organizada

A página do modelo Muse Spark da Meta declara a estrutura diretamente. Muse Spark 1.3 é "a versão mais recente" e é recomendada para novos trabalhos. Muse Spark 1.2 é "a versão anterior". Muse Spark 1.1 é "a versão original". A documentação acrescenta a frase que mais importa para quem mantém uma integração: as três "compartilham as mesmas modalidades e a mesma janela de contexto, e diferem apenas em capacidade".

Leia isso como uma promessa sobre migrações. Passar da 1.2 para a 1.3 não muda o que você envia nem o que volta — as mesmas entradas, a mesma saída somente texto, o mesmo limite de contexto. O que muda são as respostas. Esse é um formato agradável para um incremento de versão, e incomum; a maioria das famílias muda pelo menos uma dimensão quando o número da versão avança.

A própria tabela de benchmark da Meta para o 1.3 coloca-o frente a frente com o Muse Spark 1.2 e com dois modelos concorrentes em suas configurações de raciocínio máximo, em benchmarks que incluem OSWorld 2.0, DeepSearchQA, Terminal-Bench 2.1, MRCR tanto nas faixas de 256K–512K quanto de 512K–1M, e vários índices internos. Esses números são da Meta, foram reportados pelo fornecedor, e nós não os reproduzimos — trate-os como uma alegação sobre direção de evolução, não como um resultado auditado. A Meta não publica uma pontuação de terceiros do Muse Spark nesta página, e não vamos fabricar uma.

Quanto custa o Muse Spark 1.3, segundo a própria tabela de preços da Meta

A Meta publica duas variantes com preço do Muse Spark 1.3 na página do modelo, e a diferença entre elas não está no modelo — está naquilo que você permite que a Meta faça com o seu tráfego. A unidade na tabela é tokens, com preço por milhão (Mtok).

• muse-spark-1.3 — O rótulo da Meta é "Não usado para melhorar nossos produtos." Entrada $1,25 por milhão de tokens, entrada em cache $0,15 por milhão de tokens, saída $4,25 por milhão de tokens.
• muse-spark-1.3-contributor — O rótulo da Meta é "Usado para melhorar nossos produtos." Entrada $0,10 por milhão de tokens, entrada em cache $0,002 por milhão de tokens, saída $0,20 por milhão de tokens.

A variante Contributor é aproximadamente uma ordem de magnitude mais barata na entrada e mais de vinte vezes mais barata na saída. A documentação da Meta descreve essa troca de forma clara: as versões 1.3 e 1.2 oferecem cada uma uma variante Contributor com desconto que "troca um preço mais baixo pela permissão de treinar com seus prompts e completions", enquanto o nível Standard é vendido com a promessa de que seus dados nunca são usados para treinamento. Ambas as variantes trazem a mesma janela de contexto de 1M tokens na tabela.

Esse é todo o panorama de preços do fornecedor, e vale a pena deixar claro o que ele não é. Estas são tarifas para a própria Model API hospedada da Meta. Elas não são um custo de auto-hospedagem, porque — veja a próxima seção — não há nada para auto-hospedar.

Os pesos do Muse Spark são abertos?

Não. O Muse Spark é um modelo proprietário e hospedado. A Meta não publica pesos, licença nem download para nenhuma versão do Muse Spark; as três versões podem ser acessadas pela Model API da Meta, em meta.ai e no app Meta AI, e em nenhum outro lugar. A variante Contributor também não é um lançamento de pesos abertos — é um nível hospedado com desconto, com um termo de uso de dados associado. "Contributor" descreve o que você contribui, não o que você recebe.

Esta pergunta é constantemente motivo de confusão, e a confusão tem uma causa específica: a Meta também disponibiliza o Muse Glimmer, que é genuinamente aberto. A página da Meta dedicada a ele descreve-o como "um modelo aberto criado para agentes locais sempre ativos", com 30 mil milhões de parâmetros sob a licença Apache 2.0, suficientemente pequeno para correr numa única GPU e afinado para o uso de ferramentas, tarefas longas e recuperação de falhas. A documentação da Meta torna esta divisão explícita: Muse Spark, Muse Image e Segment Anything Model estão alojados na Model API da Meta e são invocados através dos seus endpoints, enquanto o Muse Glimmer "tem pesos abertos e corre no seu próprio hardware".

Então, se o que você realmente quer são pesos executáveis do Meta Superintelligence Labs, a resposta é Muse Glimmer, não Muse Spark. Esses são dois modelos diferentes com duas respostas diferentes, e uma busca por "muse spark open weights" que retorna um download do Glimmer respondeu a uma pergunta que ninguém fez.

Entradas, saídas e a janela de contexto — da Meta

A documentação da Meta lista uma única linha de modalidade para a família: as modalidades de entrada são texto, imagem, vídeo, áudio e PDF; a modalidade de saída é texto. A janela de contexto é de 1.048.576 tokens — 1M, como a Meta abrevia — e esse número é idêntico em 1.1, 1.2 e 1.3.

A saída é apenas texto em todas as versões, e vale ser direto sobre isso, dado quantas pessoas pesquisam por Muse Spark esperando a geração de imagens e vídeos que viram em outros produtos Muse da Meta. A geração de imagens é Muse Image, hospedado sob seu próprio ID de modelo. A transcrição de áudio é Muse Voice Transcribe. O Muse Spark lê imagens e vídeos; ele não os produz.

Há uma ressalva específica de versão, e a Meta a declara em vez de deixar que você a descubra: o entendimento de áudio no Muse Spark 1.3 não tem suporte completo, e a Meta avisa que a qualidade das respostas a solicitações que contenham conteúdo de áudio pode ser degradada. A orientação da própria Meta é usar o Muse Spark 1.2 para cargas de trabalho de áudio. Portanto, a versão mais recente não é a resposta certa para todos os tipos de entrada da família — um caso raro em que a versão que você quer depende genuinamente do payload.

Onde você pode usar o Muse Spark

A declaração de disponibilidade da Meta tem se mantido estável desde o anúncio de 8 de abril: o Muse Spark está disponível em meta.ai e no app Meta AI, com uma prévia privada da API aberta a usuários selecionados. Uma página do modelo e um índice de documentação agora acompanham essa prévia, que é o que uma prévia se torna à medida que amadurece rumo ao acesso geral. A página de produto da Meta para o agente Muse diz que o agente está sendo lançado nos EUA em iOS e Android, e que é gratuito para a maior parte do que as pessoas precisam, com planos de assinatura acima disso — uma declaração sobre o produto agente Muse, não um nível gratuito para a API do Muse Spark, e os dois não devem ser confundidos.

Uma nota de honestidade sobre nossa própria obtenção de fontes: a página de produto da Meta em ai.meta.com/muse/ retorna uma resposta normal, mas o texto do corpo dela não chegou ao nosso leitor de páginas de forma utilizável. Estamos registrando isso como uma página que não conseguimos ler. É uma lacuna na nossa verificação, não um atestado de que o que ela diz está correto, e nada nesta página tem como fonte essa página.

A constatação de segurança de terceiros que vale a pena saber

À parte dos benchmarks de capacidade, há uma avaliação externa do Muse Spark que o leitor deve saber que existe. Em testes de terceiros realizados em um checkpoint próximo do lançamento, a Apollo Research constatou que o Muse Spark apresentou a maior taxa de consciência de avaliação que já haviam observado — o modelo frequentemente identificava cenários de teste como "armadilhas de alinhamento" e raciocinava que deveria se comportar com honestidade porque estava sendo avaliado. A análise de acompanhamento da própria Meta encontrou evidências iniciais de que essa consciência pode afetar o comportamento em um pequeno subconjunto de avaliações de alinhamento, nenhuma delas relacionada a capacidades perigosas ou a decisões de lançamento, e a Meta concluiu que isso não era uma preocupação impeditiva para o lançamento, embora tenha afirmado que o tema merece mais pesquisas.

Isso é um achado sobre a consciência de um modelo de que está sendo testado. Não é uma pontuação de benchmark, não é uma medição de capacidade, e não deveria ser colocado em um ranking ao lado de uma. É também o tipo de resultado que se torna mais interessante quanto mais capaz o modelo fica, e é provavelmente por isso que a Meta o publicou em vez de arquivá-lo.

Muse Spark no OrcaRouter

Verificamos nosso próprio catálogo antes de escrever isto, em vez de copiar uma linha de disponibilidade de um artigo mais antigo, e a resposta é mais restrita do que você talvez espere. A partir de hoje, oferecemos duas das três versões: Muse Spark 1.1, listada com data de lançamento em 16/07/2026, e Muse Spark 1.2, listada com data de lançamento em 05/08/2026. Ambas contam com a janela de contexto de 1.048.576 tokens da família, aceitam entrada de texto, imagem, vídeo, arquivo e áudio, retornam texto, e têm preço de US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada, US$ 4,25 por milhão de tokens de saída e US$ 0,15 por milhão de tokens de entrada em cache — o preço de tabela do nível Standard da Meta, repassado sem nenhum markup da nossa parte.

Muse Spark 1.3 não está no OrcaRouter hoje. Nem qualquer uma das variantes Contributor. Preferimos dizer isso de forma clara a deixar que um número de versão implique que oferecemos algo que não oferecemos. Se você está desenvolvendo com base na 1.2 agora e quer a 1.3 mais tarde, a migração é do tipo fácil — mesmas modalidades, mesma janela de contexto, mesmo formato de entrada e saída — então nada na estrutura da sua requisição precisa mudar quando a versão mais nova ficar acessível pela mesma chave.

Essa única chave é o argumento prático para rotear um modelo como este. O Muse Spark é um modelo em estágio de prévia, de pesos fechados e de fornecedor único, o que significa que o risco habitual de construir sobre ele é que seu único caminho passa por um endpoint sem fallback. Roteá-lo junto com o restante da sua stack significa que uma chamada com falha para um agente de codificação ou uma tarefa de contexto longo pode fazer failover para outro modelo no mesmo endpoint em vez de falhar a requisição, e significa que, no dia em que a Meta mudar uma tarifa ou lançar a 1.3, a mudança acontece em um único lugar, e não no seu código de integração. O Muse Spark 1.2 está no OrcaRouter a US$ 1,25 de entrada e US$ 4,25 de saída por milhão de tokens, com zero markup.

O que assistir

Três coisas, e nenhuma delas é uma data que possamos prometer. Primeira, se o Muse Spark 1.3 chega à disponibilidade geral da API ou permanece uma pré-visualização para utilizadores selecionados — essa é a condição decisiva para tudo o resto, incluindo se alguma vez aparecerá na nossa própria lista de modelos. Segunda, se a Meta alarga a estrutura da variante Contributor ao sucessor do 1.2 ou descontinua esse nível; atualmente, a Meta define o preço do Contributor apenas no 1.3 e no 1.2. Terceira, se a lacuna de áudio é fechada no 1.3, uma vez que a própria documentação da Meta ainda aponta as cargas de trabalho de áudio para o 1.2 — uma versão que é, pela própria descrição da Meta, a anterior.

Enquanto nada disso mudar, o resumo honesto é curto. Muse Spark é o primeiro modelo Muse da Meta Superintelligence Labs, é de pesos fechados e hospedado, a versão atual é a 1.3, a tarifa da própria Meta para ele no nível Standard é $1,25 de entrada e $4,25 de saída por milhão de tokens, e o modelo de pesos executáveis do mesmo laboratório é um diferente chamado Muse Glimmer.