Muse Spark 1.3, 긴 에이전트 작업과 코딩 협업을 다듬은 Meta의 폐쇄형 모델
Meta가 2026년 9월 2일 Muse Code와 Meta Model API를 통해 Muse Spark 1.3을 공개했다. 8월 10일의 Muse Glimmer 이후 23일 만이다. 더 긴 에이전트 작업 흐름, 향상된 코딩, 사용자와의 협업을 강조했다. 필요할 때 추가 설명을 요청하고 막히면 도움을 청하며 중대한 행동 전에 확인하도록 학습된 모델이라는 설명이다. Meta는 내부 엔지니어링 비교에서 Spark 1.2보다 불필요한 턴과 토큰, 도구 호출이 줄었다고 밝혔는데, 특정 작업 흐름에서 잰 결과이므로 모든 상황의 효율을 보장하는 것은 아니다.
사양과 가격
컨텍스트 창은 1M 토큰이다. Meta가 오픈웨이트 Llama 시리즈를 만들어 온 회사이지만 Muse Spark 1.3 자체는 가중치를 공개하지 않는 폐쇄형이며 Meta의 API와 앱, 파트너 플랫폼으로만 쓸 수 있다. 제공 업체는 Meta뿐이고 가격은 100만 토큰당 입력 1.25달러, 출력 4.25달러다.
성능
코드베이스 질의응답 평가 SWEAtlas CodeBase QnA(59.4%), 검색을 거쳐 답을 찾는 DeepSearchQA(89.4%), Meta 내부 평가인 Agentic IF Index(57.8%)에서 최고 점수를 기록했다. 긴 문맥 속 정보를 찾는 MRCR에서는 256K~512K 구간 98.5%, 512K~1M 구간 98.1%로 두 구간 모두 1위다. 반면 Terminal-Bench 4.0은 14.55%로 29개 중 26위여서 평가에 따라 편차가 크다. 내부 평가는 독립 평가와 구분해서 봐야 한다.
참고할 점
컨텍스트가 길다고 해서 긴 입력 속 정보를 늘 잘 찾는 것은 아니어서 MRCR 같은 별도 평가가 필요한데, Spark 1.3은 1M 토큰을 실제로 쓰려는 사용자에게 의미 있는 수치를 보였다. 제공 업체가 한 곳이라 다른 업체의 할인이나 지역별 요금은 확인할 수 없다.
출처: aireleasetracker.com · 원문 보기 ↗