Meta: Muse Spark 1.2 Contributor

meta/muse-spark-1.2-contributor

Nossa análise

Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.

Segundo sua entrada no catálogo da OpenRouter, meta/muse-spark-1.2-contributor é um modelo de raciocínio da Meta posicionado como um nível contributor de menor custo dentro do Muse Spark, voltado a desenvolvedores que estão começando a construir. O catálogo lista entradas multimodais (texto, imagem, vídeo e arquivos) com saída em texto, uma janela de contexto de cerca de um milhão de tokens, raciocínio sempre ativo com esforço ajustável e suporte a ferramentas e saídas estruturadas. Nenhum resultado de benchmark nem um model card independente foi incluído neste pacote de fontes, portanto qualidade, velocidade e custo real medidos permanecem não verificados e devem ser validados nas suas próprias cargas de trabalho.[1]

Pontos fortes

Entradas multimodais segundo o catálogo: texto, imagem, vídeo e arquivos, com saída somente em texto.[1]
Raciocínio com cinco níveis de esforço selecionáveis, de mínimo a extra-alto; o padrão do catálogo é médio.[1]
Janela de contexto de cerca de um milhão de tokens, além de chamadas de ferramentas e saídas estruturadas segundo o catálogo.[1]

Limitações

Apenas dados do catálogo da OpenRouter foram fornecidos; um model card independente não estava disponível neste pacote de fontes.[1]
Nenhuma medição de benchmark ou qualidade foi incluída; os campos de benchmark do catálogo estão vazios, então o desempenho não foi verificado.[1]
O catálogo marca o raciocínio como obrigatório; data de corte de conhecimento, licença e requisitos de hardware não são informados.[1]

Onde usar

Prototipagem de recursos de raciocínio com sensibilidade a custo, dado seu posicionamento de nível econômico; valide o gasto real por carga de trabalho.[1]
Fluxos de análise multimodal de documentos ou mídia que possam aceitar saída somente em texto.[1]
Aplicações estilo agente que precisem de chamadas de ferramentas ou saídas estruturadas em contextos longos, após testar a precisão.[1]

Fontes

[1] OpenRouter catalog · Meta: Muse Spark 1.2 ContributorFontes consultadas: 13 de nov. de 2026

Sobre este modelo

A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.

Muse Spark 1.2 contributor tier is a reasoning model from Meta designed for developers who want to start building at an even lower cost. It’s meaningfully cheaper than Muse Spark...

Especificações

ID do modelo: meta/muse-spark-1.2-contributor
ID canônico: meta/muse-spark-1.2-contributor-20260805
Criador: meta
Adicionado ao OpenRouter: 21.08.2026
Comprimento de contexto: 1,048,576
Modalidade: text+image+file+video->text
Modalidades de entrada: text, image, video, file
Modalidades de saída: text
Preço por token: USD por 1M de tokens: entrada $0.100 / saída $0.200
Corte de conhecimento: —
Data de expiração: —

Tarefas e capacidades

Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.

Tarefa	Nota	Capacidade declarada pela fonte
Qualidade geral	Sem medição	raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Programação	Sem medição	—
Agentes	Sem medição	parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools
Escrita	Sem medição	saída: text
Raciocínio	Sem medição	raciocínio: obrigatório · padrão medium · esforços: xhigh, high, medium, low, minimal · parâmetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análise de documentos	Sem medição	entrada: file
Visão	Sem medição	entrada: image
Geração de imagens	Sem medição	—
Áudio	Sem medição	—
Vídeo	Sem medição	entrada: video
Embeddings	Sem medição	—

Avaliações

Não há avaliações fornecidas para este modelo.

Como funcionam as notas

Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.

S — S — top 10% da coorte
A — A — próximos 20% da coorte
B — B — próximos 30% da coorte
C — C — abaixo da faixa B

Provedores

Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.

Provedor	Comprimento de contexto	Preço entrada /1M	Preço saída /1M	Latência p50 (30m, s)	Taxa p50 (30m, tok/s)	Disponibilidade (30m)
Meta	1,048,576	$0.100	$0.200	—	—	100%

Dados de provedores obtidos: 13.11.2026

Nenhum artigo publicado identifica este modelo ainda.