meta
Meta: Muse Spark 1.2
meta/muse-spark-1.2
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Según el catálogo de OpenRouter, meta/muse-spark-1.2 es un modelo de razonamiento de Meta destinado a tareas agénticas complejas. Acepta texto, imágenes, vídeo y archivos, incluidos PDF, y devuelve texto dentro de una ventana de contexto de 1M de tokens. El catálogo indica razonamiento obligatorio con esfuerzo configurable, parámetros para herramientas y salidas estructuradas, y resultados de referencia en arenas agénticas y de diseño. No había una ficha independiente del modelo en este paquete de fuentes, por lo que conviene validar su idoneidad en la carga de trabajo prevista.[1]
Puntos fuertes
- El catálogo describe una amplia compatibilidad de entrada multimodal con texto, imágenes, vídeo y archivos, incluidos documentos PDF, y salida de texto.[1]
- Una ventana de contexto de 1M de tokens, el razonamiento obligatorio con varios niveles de esfuerzo y la compatibilidad con herramientas y salidas estructuradas pueden ser útiles para flujos de trabajo complejos que usan herramientas.[1]
Limitaciones
- La única evidencia proporcionada es una entrada del catálogo de OpenRouter; no había una ficha independiente del modelo, por lo que las capacidades y la relevancia de las pruebas requieren validación con la carga de trabajo.[1]
- La salida se limita a texto, a pesar de la compatibilidad multimodal de entrada indicada.[1]
- La ficha no proporciona fecha de corte de conocimiento, identificador de Hugging Face, fecha de caducidad, condiciones de licencia, requisitos de hardware ni garantías de seguridad.[1]
Dónde utilizarlo
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Meta: Muse Spark 1.2Fuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Muse Spark 1.2 is a reasoning model from Meta, designed for complex agentic tasks. It accepts text, images, video, and PDF documents, returns text, and offers a 1M-token context window....
Especificaciones
- ID del modelo
- meta/muse-spark-1.2
- ID canónico
- meta/muse-spark-1.2-20260805
- Creador
- meta
- Añadido a OpenRouter
- 05.08.2026
- Longitud de contexto
- 1,048,576
- Modalidad
- text+image+file+video->text
- Modalidades de entrada
- text, image, video, file
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $1.25 / salida $4.25
- Corte de conocimiento
- —
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Programación | AA — siguiente 20% de la cohorte | — |
| Agentes | AA — siguiente 20% de la cohorte | parámetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | razonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: xhigh, high, medium, low, minimal · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort |
| Análisis de documentos | Sin medición | entrada: file |
| Visión | Sin medición | entrada: image |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | entrada: video |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
| Fuente | Benchmark | Valor | Nota | Datos obtenidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 72.2 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 43.2 | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · agenticgamedevtasa de victoria 43% · posición 15 | 1,126Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · androidnativetasa de victoria 52.6% · posición 13 | 1,210Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · blender3dtasa de victoria 42.9% · posición 16 | 1,053Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · codetovideotasa de victoria 39.8% · posición 20 | 1,102Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · fullstacktasa de victoria 47.4% · posición 18 | 1,188Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · htmlslidestasa de victoria 40% · posición 22 | 1,031Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · mobileappstasa de victoria 47.4% · posición 25 | 1,176Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · pdftasa de victoria 40.4% · posición 28 | 1,118Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · python-pptxslidestasa de victoria 48.2% · posición 19 | 1,154Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · spreadsheettasa de victoria 46.1% · posición 25 | 1,092Elo | CC — por debajo de la franja B | 13.11.2026 |
| Design Arena | agents · webappstasa de victoria 49.8% · posición 20 | 1,204Elo | BB — siguiente 30% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · 3dtasa de victoria 51.8% · posición 22 | 1,286Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · asciiarttasa de victoria 54.8% · posición 7 | 1,278Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · codecategoriestasa de victoria 52.4% · posición 14 | 1,307Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · dataviztasa de victoria 57.3% · posición 8 | 1,330Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · gamedevtasa de victoria 50.5% · posición 20 | 1,295Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · svgtasa de victoria 54.4% · posición 14 | 1,274Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · uicomponenttasa de victoria 52.4% · posición 18 | 1,301Elo | AA — siguiente 20% de la cohorte | 13.11.2026 |
| Design Arena | models · websitetasa de victoria 52.6% · posición 11 | 1,310Elo | SS — 10% superior de la cohorte | 13.11.2026 |
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Meta | 1,048,576 | $1.25 | $4.25 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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