Muse Spark 1.3: новая модель Meta теперь в MaxGPT

Ещё полтора года назад Meta в разговорах про ИИ была «той компанией, которая раздаёт модели бесплатно». Её Llama скачивали миллионы, на ней строили стартапы, её дообучали под свои задачи. Но в гонке за самой умной моделью Meta заметно отставала от OpenAI, Anthropic и Google.

Теперь у неё другая стратегия и другое семейство — Muse. Модели закрытые, их делает отдельное подразделение, и выходят они почти каждый месяц. Последняя версия, Muse Spark 1.3, вышла 2 сентября и с сегодняшнего дня доступна в MaxGPT. Ниже — откуда она взялась, что умеет, что стоит за её цифрами и когда её брать.

Как Meta пришла к Muse

В апреле 2025 года Meta выпустила Llama 4, и встретили её прохладно. Модели вышли неплохими, но не дотянули до обещаний, а выпуск самой большой версии отложили. Для компании, которая тратит на ИИ десятки миллиардов долларов в год, это был неприятный сигнал.

Летом того же года Цукерберг перестроил всё направление. Появилось подразделение Meta Superintelligence Labs, в него переманили сильных исследователей из OpenAI, Google и других лабораторий, а компания начала строить новые дата-центры под обучение больших моделей. Цель сформулировали громко — «персональный сверхинтеллект», ИИ, который помогает каждому человеку в его собственных делах.

Первым результатом стала Muse Spark. Она вышла 8 апреля 2026 года и сразу заработала в ассистенте Meta AI — на сайте и в приложении. Это была мультимодальная модель с рассуждениями: она умела вызывать инструменты, рассуждать по картинкам и запускать несколько агентов параллельно. Разработчикам её поначалу почти не давали, только в закрытом превью.

Дальше всё пошло быстро:

• июль — Muse Spark 1.1 и открытое превью API для разработчиков;
• август — Muse Spark 1.2 и Muse Code, собственный агент Meta для программирования, который работает прямо в терминале;
• 2 сентября — Muse Spark 1.3, о которой эта статья.

Три версии за три месяца — для крупной лаборатории темп очень высокий.

Что умеет Muse Spark 1.3

Meta описывает новую версию так: модель обучена для долгих многошаговых задач. За этой формулировкой стоят три конкретных умения.

Первое — она держит в голове ход работы. В длинной задаче модель помнит, что уже сделала и что из этого вышло, а не начинает каждый шаг с чистого листа. Если вы попросили разобрать проект, починить тесты и обновить документацию, она не забудет к третьему пункту, что меняла в первом.

Второе — она разбирается в путанице. Реальные задачи редко приходят аккуратными: в техзадании одно, в переписке другое, в коде третье. Muse Spark 1.3 учили замечать такие противоречия и работать с ними, а не выбирать наугад один вариант.

Третье — она переспрашивает. Когда данных не хватает, модель уточняет, а не додумывает. Звучит мелочью, но именно из-за додумывания агенты чаще всего и уходят не туда.

Отдельно Meta говорит о коде. Версию 1.3 доучивали на опыте реальной работы в Muse Code, и, по словам компании, она делает меньше лишних шагов и пишет более компактный код. Для тех, кто пользуется нейросетью как напарником по программированию, это ощутимо: меньше приходится вычищать после модели.

Модель понимает не только текст. Ей можно показать скриншот, фотографию, схему или PDF. У Meta есть интересная деталь: визуальные рассуждения у Muse Spark идут через настоящую среду выполнения. Проще говоря, модель может обработать картинку кодом, а не только «посмотреть» на неё и прикинуть на глаз.

Окно контекста у модели — 1 048 576 токенов, то есть больше миллиона. Это сотни страниц текста или крупный репозиторий целиком. Важнее, что модель этим окном действительно пользуется, но об этом ниже, в цифрах.

Что говорят цифры

Все результаты ниже Meta измеряла сама, в режиме максимальных рассуждений.

Самое впечатляющее здесь — длинный контекст. MRCR проверяет, может ли модель найти нужный фрагмент среди множества похожих, спрятанных в огромном тексте. Многие модели формально принимают миллион токенов, но на таких объёмах начинают «терять» середину. У Muse Spark 1.3 на отрезке от полумиллиона до миллиона токенов — 98,1%. Это почти без потерь.

Рост по сравнению с прошлой версией тоже заметен. В JobBench модель прибавила с 61,6% до 64,9%, а в офисном GDPval-AA — со 1615 до 1754 пунктов Elo.

Теперь про сравнение с конкурентами, и здесь нужна оговорка. В GDPval-AA Muse Spark 1.3 обходит GPT-5.6 Sol (1710), но уступает Claude Opus 5 (1824). Только Meta сравнивает себя с прошлым поколением. С тех пор вышли Claude Opus 5.5 и GPT-6 Sol, и с ними в таблицах Meta сравнения нет. Так что честная формулировка звучит так: Muse Spark 1.3 играет в одной лиге с флагманами, но не обгоняет самые свежие из них.

Сколько это стоит

Цена у модели приятная: 1,25 доллара за миллион входных токенов и 4,25 за миллион выходных. Для сравнения, Claude Opus 5.5 стоит 4 и 20 долларов, GPT-6 Sol — 2 и 10, Grok 4.7 — 2 и 6. За уровень, близкий к флагманскому, это одно из самых выгодных предложений на рынке.

У Meta есть и второй вариант, почти бесплатный: 10 центов за вход и 20 за выход. Но за такую цену компания получает право обучать свои модели на ваших запросах и ответах. В MaxGPT мы подключили только стандартный вариант, поэтому ваши переписки с Muse Spark в обучение Meta не уходят.

Где Muse Spark хороша, а где лучше взять другую

Сильнее всего Muse Spark 1.3 там, где задача длинная и запутанная. Разобрать большой проект, найти причину бага в чужом коде, свести несколько документов с противоречиями в один вывод, вытащить нужное из толстого отчёта — всё это её профиль. Хорошо она работает и со скриншотами: показать ей интерфейс с ошибкой и попросить разобраться — нормальный сценарий.

Слабые места тоже есть. Это модель с рассуждениями, так что на простой вопрос она отвечает медленнее, чем лёгкие модели: сначала думает, потом пишет. Для переводов, пересказов и быстрых справок лучше взять что-то полегче, например GPT-6 Luna. Про художественный текст и русский язык Meta почти ничего не рассказывает, поэтому если вам важен стиль, сравните её с Claude на своей задаче.

Как попробовать в MaxGPT

Muse Spark 1.3 доступна по подписке PRO и, как другие сильные модели, расходует заряд — 5-часовой лимит на запросы к дорогим моделям. Открыть чат с Muse Spark 1.3.

Самое полезное — сравнить её с другими моделями на своей задаче. В MaxGPT модель переключается прямо посреди диалога: задали вопрос Muse Spark, переключились на Claude или GPT, отправили тот же запрос и сразу видно, чей ответ лучше. Характеристики модели и результаты тестов собраны на отдельной странице Muse Spark 1.3.

Коротко

Muse Spark 1.3 — новейшая модель Meta Superintelligence Labs, вышедшая 2 сентября 2026 года. Она сильна в долгих агентных задачах, коде и работе с огромным контекстом: 88,8% в Terminal-Bench 2.1 и почти без потерь на миллионе токенов. До самых свежих флагманов Anthropic и OpenAI ей пока не хватает, зато стоит она в разы дешевле. В MaxGPT модель уже доступна по подписке PRO, без VPN и с оплатой российской картой.