Muse Spark 1.3

• Maths AIMEProblèmes de mathématiques de niveau concours, dans le style de l’AIME américain. Part des problèmes résolus.99.2%n°9 sur 112
• FrontierMathProblèmes de mathématiques inédits écrits par des mathématiciens professionnels, du niveau avancé au niveau recherche. Part résolue.74.4%n°16 sur 73

Données de benchmarks : Epoch AI, sous licence CC BY 4.0

Entreprises qui proposent ce modèle via une API : 1. Prix par million de tokens, du moins cher au plus cher.

Les disponibilités et les prix proviennent de l’API publique d’OpenRouter et sont actualisés chaque jour. La disponibilité correspond à la part de requêtes réussies sur les dernières 24 heures. Certains fournisseurs utilisent une version compressée des modèles ouverts (fp8, int4), moins chère mais parfois un peu moins précise.

Appelez Muse Spark 1.3 via l’API d’OpenRouter, compatible avec celle d’OpenAI : créez une clé sur openrouter.ai, puis lancez l’un de ces exemples.

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "meta/muse-spark-1.3", "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}]}'

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://openrouter.ai/api/v1", api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="meta/muse-spark-1.3",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour ! Que sais-tu faire ?"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1", apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY });
const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "meta/muse-spark-1.3",
  messages: [{ role: "user", content: "Bonjour ! Que sais-tu faire ?" }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

Le même code fonctionne avec tous les modèles de ce site : seul l’identifiant du modèle change. Beaucoup de laboratoires proposent aussi leur propre API et leur SDK.

• 1 000 réponses de chatbot

  ≈ 500 tokens en entrée, 300 en sortie chacune
  1,90 $US
• Résumer un document de 100 pages

  ≈ 50 000 tokens en entrée, 1 000 en sortie
  0,067 $US
• Une appli à 10 000 requêtes par jour pendant un mois

  ≈ 1 000 tokens en entrée, 400 en sortie chacune
  885 $US

Calculateur de coût →

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Combien coûte Muse Spark 1.3 ?

Via l’API, Muse Spark 1.3 coûte 1,25 $US par million de tokens en entrée et 4,25 $US par million de tokens en sortie. Par exemple, 1 000 réponses de chat d’environ 500 tokens en entrée et 300 en sortie coûtent environ 1,90 $US.

Quelle est la fenêtre de contexte de Muse Spark 1.3 ?

Muse Spark 1.3 peut lire jusqu’à 1 048 576 tokens en une seule requête, soit environ 1 966 pages de texte. Il peut rédiger jusqu’à 943 718 tokens en une seule réponse.

Muse Spark 1.3 est-il open source ?

Non. Muse Spark 1.3 est un modèle fermé : ses poids ne sont pas publiés, on l’utilise donc via les applications et l’API de Meta, ou via des fournisseurs cloud.

Qui a créé Muse Spark 1.3 ?

Muse Spark 1.3 est développé par Meta. Il est disponible via l’API depuis le 2 septembre 2026.

Muse Spark 1.3 est-il performant ?

Muse Spark 1.3 obtient un indice général de 156,9 aux tests indépendants d’Epoch AI, soit le n° 14 sur 136 modèles suivis.

Muse Spark 1.3 peut-il lire des images ?

Oui. En plus du texte, il accepte en entrée des images, de la vidéo et des fichiers comme des PDF.

Quelles sont les alternatives à Muse Spark 1.3 ?

Parmi les modèles d’autres entreprises à prix comparable : Grok 4.3, GPT-5.1-Codex-Max et Gemini 2.5 Pro. Vous pouvez les comparer côte à côte sur cette page.