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Zum Modell

Muse Spark 1.2

Veröffentlichung
August 2026Neu
Kontextfenster
1,05 Mio. Token
API-Preis In / Out
1,25 $ / 4,25 $
Daten aktualisiert: 6. August 2026
Zum Modell

Muse Spark 1.2 Modell-Übersicht

Muse Spark 1.2 ist ein Coding-Modell von Metas Superintelligence Lab und der direkte Nachfolger von Muse Spark 1.1, veröffentlicht am 5. August 2026. Das LLM wurde zusammen mit der Terminal / CLI-App Muse Code veröffentlicht und ist hauptsächlich für den Einsatz als Coding-Agent optimiert. Ausgeliefert wird das Modell mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Mio. Token. Leider ist Muse Spark 1.2 ein geschlossenes Modell und nur über die Meta Model API (Standard: $1,25 / $4,25 pro 1 Mio. Input-/Output-Token) sowie OpenRouter nutzbar. Wer bereit ist, seine Daten für das Training neuer Modelle an Meta weiterzugeben, kann das Pricing auf bis zu $0,10 / $0,20 über die "Contributor" Variante drücken.

API DokumentationBlog

Features & Modalitäten

Nicht verfügbar
Finetuning
Verfügbar
ReasoningToolsMultimodalitätWebsucheStrukturierte AusgabenQuellenangaben
Input:TextBildDateien
Output:Text

Features & Modalitäten

Reasoning, Tool-Nutzung und strukturierte Ausgaben gehören 2026 zum Standard aktueller LLMs. Interessant wird es bei Abweichungen und die unterstützten Modalitäten.

Fähigkeiten mit grünem Haken sind verfügbar, rot markierte fehlen dem Modell. Details zu jeder Fähigkeit kannst du über das jeweilige Info-Symbol einsehen.

Details zum Modell

Max. Input
1,05 Mio. Token
Max. Output
1,05 Mio. Token
Input-Preis / 1M Token
1,25 $
Output-Preis / 1M Token
4,25 $

API-Preise einordnen

Eine typische Antwort (ca. 1.000 Wörter, kurzer Prompt) kostet über die API rund 0,0062 $.

Als Reasoning-Modell erzeugt es zusätzlich Thinking-Tokens, die als Output abgerechnet werden. Die realen Kosten liegen je nach Aufgabe deutlich darüber.

Dein eigenes Nutzungsprofil kannst du mit dem Kosten-Rechner, den wir unter der Tabelle verlinkt haben, berechnen.

Kosten berechnenGeschwindigkeit testen

Muse Spark 1.2 Benchmark Scores

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Benchmarks & Performance

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung, gemessen anhand standardisierter Benchmarks für eine objektive Vergleichbarkeit.

Achte beim Vergleichen darauf, ob die LLMs Tools oder mehrere Durchläufe („Pass@k“) nutzen durften. Benchmark Scores lassen sich untereinander nur vergleichen, wenn sie der gleichen Methodik zugrunde liegen.

Technologie & Daten

Meta trainierte Muse Spark 1.2 mit Muse Code über "rejection-sampled Harness-Trajektorien" und konnte so die Genauigkeit für Tool-Calls erhöhen. Zum Trainings-Setup gehört ein Self-Improvement-Loop, bei dem das Vorgängermodell Muse Spark 1.1 als "Judge" Lösungen bewertet. Architektur, Parameterzahl und Tokenizer legt Meta nicht offen.

Technische Spezifikationen

ArchitekturUnbekannt
Input Kontextlänge1,05 Mio.
Output Kontextlänge1,05 Mio.
TokenizerUnbekannt

Besonderheiten

Derzeit sind keine besonderen Features für dieses Modell bekannt.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

  • Einführung eigener Coding-CLI
    Mit Muse Spark 1.2 führt Meta nun ein Konkurrenzprodukt zu Claude Code, Codex, Gemini CLI, Kimi Code & Co. ein. Damit wird über das neu eingestellte Personal erwartungsgemäß eine weitere Lücke zu den aktuellen Frontier Labs geschlossen.
  • Großes Kontextfenster
    Mit 1 Mio. Token deutlich mehr als die bei vielen vorigen Modellen üblichen 200K.
  • Günstiges Caching senkt reale Kosten
    Cached Input kostet im Standard-Tier nur $0,15 statt $1,25 pro 1 Mio. Token; bei wiederholten Projekt-Kontexten drückt das den Preis spürbar.
  • Starke Ergebnisse in Coding Benchmarks
    In vielen Coding Benchmarks übertrifft Muse Spark 1.2 das Vorgängermodell deutlich. Ein Abstand zu den aktuellen SOTA Modellen wie Claude Opus 5, Fable 5 oder GPT 5.6 Sol existiert aber weiterhin.

Nachteile

  • Proprietär, keine Open Weights
    Muse Spark 1.2 läuft nur über die Meta Model API und OpenRouter. Lokales Deployment und Fine-Tuning sind nicht möglich.
  • Kaum offengelegte Spezifikationen
    Parameterzahl, Architektur, Tokenizer und Knowledge Cutoff bleiben unveröffentlicht, was eine unabhängige Einordnung erschwert.
  • Wenig Vorteile gegenüber Konkurrenzmodellen
    Gegen proprietäre SOTA Modelle hinkt Muse Spark 1.2 noch hinterher und im direkten Vergleich zu ähnlich starken Open Weights Modellen ist Muse Spark 1.2 verhältnismäßig teuer. Der wirkliche Product-Market-Fit scheint bei Meta noch zu fehlen.

Vergleiche Muse Spark 1.2 mit anderen LLMs

Vergleiche Muse Spark 1.2 mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Preisen und Benchmark-Leistung.

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Alle Modelle vergleichen

Muse Spark 1.2 ausprobieren

Du musst kein Entwickler sein: Muse Spark 1.2 ist auch direkt in Meta One nutzbar.

App
Meta One
Kostenlose Nutzung
Ja

Provider & APIs

Du kannst Meta AI Muse Spark 1.2 über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.

Häufige Fragen zu Muse Spark 1.2

Kann ich Muse Spark 1.2 kostenlos nutzen?

Ja, Muse Spark 1.2 ist in Meta One auch mit einem kostenlosen Konto nutzbar — allerdings meist mit Nutzungslimits.

Ist Muse Spark 1.2 Open Source?

Nein, Muse Spark 1.2 ist proprietär. Es gibt keine offenen Gewichte, die Nutzung läuft über Apps oder die API von Meta AI.

Welche Eingabeformate versteht Muse Spark 1.2?

Muse Spark 1.2 verarbeitet folgende Eingabeformate: Text, Bild, Dateien.

Was kostet Muse Spark 1.2 über die API?

Über die API kostet Muse Spark 1.2 1,25 $ pro 1 Mio. Input-Token und 4,25 $ pro 1 Mio. Output-Token. Bei Reasoning-Modellen kommen Thinking-Tokens hinzu, die als Output abgerechnet werden.

Wie groß ist das Kontextfenster von Muse Spark 1.2?

Muse Spark 1.2 verarbeitet bis zu 1,05 Mio. Token in einer Anfrage.

Was ist der Vorgänger von Muse Spark 1.2?

Der direkte Vorgänger von Muse Spark 1.2 ist Muse Spark 1.1 (erschienen Juli 2026). Einen tabellarischen Vergleich der beiden Modelle findest du auf dieser Seite im Abschnitt „Vergleiche“.