Mark Zuckerberg a annoncé le déploiement de Muse Spark 1.3, disponible à la fois dans Muse Code et via l'API de modèles de Meta. Il a qualifié cette mise à jour de "plus grande avancée de la série à ce jour en matière de codage et de travail d'agents", affirmant que le coût pour atteindre des performances de pointe est désormais quasiment négligeable.
Les benchmarks n'apportent que la moitié de la réponse. Sur DeepSWE v1.1, Muse Spark 1.3 obtient 75,4 points, contre 73,0 pour GPT-5.6 Sol et 74,0 pour Claude Opus 5. Sur Terminal-Bench 2.1, le score atteint 88,8 points, et sur SWEAtlas CodeBase QnA, 59,4. Sur les deux tests de contexte long, les résultats frôlent le maximum : MRCR atteint 98,5 sur la tranche 256K–512K et 98,1 sur la tranche 512K–1M. Par rapport à la version précédente, la 1.2, pour les mêmes tâches de codage, le nombre d'appels d'outils baisse d'environ 20 % et la consommation de tokens d'environ 25 %. Pour ceux qui paient au token, ce chiffre compte plus que le score du benchmark.
Le tarif bas, validé par les chiffres
La formule "coût quasiment négligeable" mérite d'être décomposée. Meta a fixé deux niveaux de tarifs pour Muse Spark 1.3 : la version standard coûte 1,25 dollar par million de tokens en entrée et 4,25 dollars par million en sortie ; la version "contributeur" coûte 0,10 dollar en entrée et 0,20 dollar en sortie. L'écart est de 12,5 fois en entrée et de 21 fois en sortie.
Le prix de cet écart figure dans les conditions d'utilisation : qui utilise la version contributeur voit ses entrées et sorties exploitées par Meta pour améliorer le produit. Ce dispositif existait déjà avec la version 1.2, la 1.3 ne fait que le prolonger. Pour les développeurs indépendants et les petites équipes, un tarif d'entrée à dix centimes équivaut quasiment à la gratuité ; pour les entreprises soumises à des exigences de confidentialité du code, ce niveau reste pratiquement inutilisable, ne laissant que le tarif standard à 1,25 dollar — qui, comparé aux modèles de la même génération, n'a rien de bon marché. Ce fameux "coût quasiment négligeable" ne concerne donc que le premier niveau.
En tête sur le codage, en retrait sur les agents
Sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis, Muse Spark 1.3 (mode xhigh) obtient 61 points, à égalité avec GPT-5.6 Sol (max) et Grok 4.6 (high) ; Claude Opus 5 (max) reste en tête avec 63 points.
C'est sur les tâches d'agents que l'écart se creuse vraiment. Sur GDPVal-AA v2, Muse Spark 1.3 obtient 1754 points contre 1824 pour Claude Opus 5 ; sur OSWorld 2.0, 66,9 contre 68,3 ; sur AutomationBench, 49,4 contre 50,3. Trois défaites, avec des écarts limités mais une tendance constante. La formule que Zuckerberg répète lors des conférences de résultats, celle d'un "agent personnel qui travaille pour vous 24 heures sur 24, 7 jours sur 7", semble encore, à la lumière de ces chiffres, un peu éloignée.
Deux inconnues en suspens
Le mode de raisonnement le plus avancé ne sera publié qu'une fois les tests de sécurité terminés, et une version à poids ouverts est également prévue — sans calendrier annoncé pour l'une ou l'autre. La version 1.3 a été renforcée contre les entrées adverses et l'injection de prompts, une priorité prévisible après que la génération précédente de modèles à poids ouverts a été détournée de multiples façons par des tiers.
Calcul approximatif : si le tarif de la version contributeur se maintient dans la durée, un agent de codage consommant 5 millions de tokens en entrée par jour coûterait environ 15 dollars par mois. Ce chiffre n'a rien de technique, mais c'est lui qui déterminera combien de personnes seront prêtes à intégrer Muse Spark dans leur flux de travail quotidien. Et c'est justement le code qu'elles écriront qui deviendra la matière première d'entraînement de la version suivante.
Sources : page de tarification de l'API de modèles de Meta, indice Artificial Analysis, CocoLoop, page des modèles OpenRouter ; les tarifs des deux niveaux d'API ainsi que les scores DeepSWE, MRCR et Terminal-Bench ont été vérifiés point par point.