Muse Spark

O modelo Muse da Meta para código com agentes, documentos longos e tarefas do dia a dia, versão 1.3, com janela de contexto de 1M de tokens

Sobre o Muse Spark

O Muse Spark 1.3 é a versão de setembro do Muse Spark da Meta, o modelo para código com agentes, documentos longos e tarefas do dia a dia. Ele lê texto, imagens, vídeo e arquivos e guarda até 1 milhão de tokens em uma conversa

O Muse Spark 1.3 marca 57,9% no AutomationBench contra 35,4% do Claude Haiku 5.5, e 48,0% no conjunto difícil do teste de física CritPt contra 29,5% do Qwen 3.8 Max. É a quarta versão do Muse Spark em cinco meses, e cada uma melhorou as notas em código e em tarefas de agentes

Na Overchat AI, o Muse Spark está no mesmo chat que o Muse Wonder, o Claude e o GPT-⁠6, então você pode perguntar a ele, anexar um arquivo e trocar de modelo sem começar de novo

Desenvolvedor

Muse Spark vs outros modelos

O Muse Spark está em 12º lugar no Artificial Analysis Intelligence Index entre 55 modelos

Artificial Analysis Intelligence Index37#12 de 55 modelosMelhor que 78% de 55 modelos

#23de 149 modelosGDP.pdfPerguntas sobre PDFs profissionais longos, com tabelas, gráficos e letras miúdas26,6%
#35de 134 modelosHLE-Diamond1.000 perguntas de nível especialista do Humanity's Last Exam, metade de raciocínio e metade de conhecimento33,7%
#36de 111 modelosCritPt v2 HardOs problemas de física de nível de pesquisa mais difíceis do CritPt48,0%
#43de 148 modelosTerminal-Bench 4.0Tarefas difíceis que um agente conclui no terminal33,3%

Fonte: Artificial Analysis

Compare o Muse Spark

Muse Spark vs Claude Haiku 5.5

O Muse Spark pontua mais que o Claude Haiku 5.5 em 5 de 7 benchmarks. A maior vantagem é no AutomationBench: 57.9% contra 35.4%. O Claude Haiku 5.5 está à frente no FrontierCode 2.0: 34.9% contra 23.1%. O Muse Spark escreve 1129 tokens por segundo, o Claude Haiku 5.5 escreve 167

Benchmarks vencidos: Muse Spark: 5; Claude Haiku 5.5: 2
Pontuação média: Muse Spark: 33.4%; Claude Haiku 5.5: 31.0%
Velocidade de saída, tokens/s: Muse Spark: 1129; Claude Haiku 5.5: 167
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): Muse Spark: 6.2; Claude Haiku 5.5: 2.1

Claude Haiku 5.5 à frenteMuse Spark à frente

AutomationBench+22.5
GDP.pdf+5.8
CritPt v2 Hard+4.5
HLE-Diamond+4.1
Terminal-Bench 4.0+0.5
Terminal-Bench-Science−9.0
FrontierCode 2.0−11.8

Muse Spark vs Grok 4.7

O Muse Spark pontua mais que o Grok 4.7 em 4 de 7 benchmarks. A maior vantagem é no CritPt v2 Hard: 48.0% contra 33.5%. O Grok 4.7 está à frente no AutomationBench: 65.6% contra 57.9%. O Muse Spark escreve 1129 tokens por segundo, o Grok 4.7 escreve 81

Benchmarks vencidos: Muse Spark: 4; Grok 4.7: 3
Pontuação média: Muse Spark: 33.4%; Grok 4.7: 29.7%
Velocidade de saída, tokens/s: Muse Spark: 1129; Grok 4.7: 81
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): Muse Spark: 6.2; Grok 4.7: 8.9

Grok 4.7 à frenteMuse Spark à frente

CritPt v2 Hard+14.5
HLE-Diamond+10.5
Terminal-Bench 4.0+7.5
GDP.pdf+6.6
Terminal-Bench-Science−0.4
FrontierCode 2.0−5.6
AutomationBench−7.7

Muse Spark vs Qwen 3.8 Max

O Muse Spark pontua mais que o Qwen 3.8 Max em 4 de 7 benchmarks. A maior vantagem é no CritPt v2 Hard: 48.0% contra 29.5%. O Qwen 3.8 Max está à frente no Terminal-Bench 4.0: 38.9% contra 33.3%. O Muse Spark escreve 1129 tokens por segundo, o Qwen 3.8 Max escreve 81

Benchmarks vencidos: Muse Spark: 4; Qwen 3.8 Max: 3
Pontuação média: Muse Spark: 33.4%; Qwen 3.8 Max: 29.5%
Velocidade de saída, tokens/s: Muse Spark: 1129; Qwen 3.8 Max: 81
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): Muse Spark: 6.2; Qwen 3.8 Max: 30.6

Qwen 3.8 Max à frenteMuse Spark à frente

CritPt v2 Hard+18.5
HLE-Diamond+9.7
GDP.pdf+3.8
AutomationBench+1.7
FrontierCode 2.0−0.3
Terminal-Bench-Science−0.9
Terminal-Bench 4.0−5.6

Muse Spark vs DeepSeek V4.1 Flash

O Muse Spark pontua mais que o DeepSeek V4.1 Flash em 3 de 7 benchmarks. A maior vantagem é no CritPt v2 Hard: 48.0% contra 25.0%. O DeepSeek V4.1 Flash está à frente no AutomationBench: 66.6% contra 57.9%. O Muse Spark escreve 1129 tokens por segundo, o DeepSeek V4.1 Flash escreve 422

Benchmarks vencidos: Muse Spark: 3; DeepSeek V4.1 Flash: 4
Pontuação média: Muse Spark: 33.4%; DeepSeek V4.1 Flash: 29.9%
Velocidade de saída, tokens/s: Muse Spark: 1129; DeepSeek V4.1 Flash: 422
Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica): Muse Spark: 6.2; DeepSeek V4.1 Flash: 2.2

DeepSeek V4.1 Flash à frenteMuse Spark à frente

CritPt v2 Hard+23.0
GDP.pdf+9.4
HLE-Diamond+8.4
Terminal-Bench 4.0−0.5
Terminal-Bench-Science−1.9
FrontierCode 2.0−5.4
AutomationBench−8.7

Melhor modelo por caso de uso

Pontuação média do Muse Spark e de 4 outros modelos por caso de uso

Código
?Média de 3 testes
1. 1Claude Haiku 5.529.2%
2. 2DeepSeek V4.1 Flash25.1%
3. 3Qwen 3.8 Max24.7%
4. 4Muse Spark22.5%
5. 5Grok 4.722.0%
Trabalho intelectual
?Média de 2 testes
1. 1Grok 4.742.8%
2. 2Muse Spark42.3%
3. 3DeepSeek V4.1 Flash41.9%
4. 4Qwen 3.8 Max39.5%
5. 5Claude Haiku 5.528.1%
Raciocínio
?Média de 2 testes
1. 1Muse Spark40.9%
2. 2Claude Haiku 5.536.5%
3. 3Grok 4.728.4%
4. 4Qwen 3.8 Max26.8%
5. 5DeepSeek V4.1 Flash25.1%

Benchmarks do Muse Spark

Compare o Muse Spark com 4 outros modelos em 7 benchmarks que medem código, trabalho intelectual e raciocínio

Ordem

Código

Terminal-Bench 4.0?33.3%−5.6
FrontierCode 2.0?23.1%−11.8
Terminal-Bench-Science?11.0%−9.0

Trabalho intelectual

AutomationBench?57.9%−8.7
GDP.pdf?26.6%+3.8

Raciocínio

HLE-Diamond?33.7%+4.1
CritPt v2 Hard?48.0%+4.5

Fontes: Artificial Analysis, Muse Spark 1.3 (02/09/2026), OpenRouter, Meta: Muse Spark 1.3

Velocidade do Muse Spark

A velocidade de saída é a rapidez com que o modelo escreve (tokens por segundo, quanto maior, melhor). O tempo até o primeiro token é quanto você espera até a resposta começar (quanto menor, melhor)

Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos

?Percentil

Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)

Velocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)

Velocidade de saída e tempo até o primeiro token de 35 modelos
Modelos	Velocidade de saída, tokens/s (escala logarítmica)	Tempo até o primeiro token, s (escala logarítmica)
GPT-6 Luna	143	2.4
GPT-6.1 Terra	75	4.3
GPT-6.1 Sol	58	2.9
GPT-6 Astra	48	3.2
Claude Opus 5.5	88	1.9
Claude Opus 5	54	2.6
Claude Opus 4.8	59	1.3
Claude Fable 5.2	84	2.3
Claude Sonnet 5.5	102	1
Claude 5 Sonnet	215	10.5
Claude Sonnet 4.6	220	10.8
Claude Haiku 5.5	167	2.1
Gemini 4 Carbon	169	29.5
Gemini 4 Argon	91	6
Gemini 3.8 Flash	203	7.5
Gemini 3 Pro	270	11.2
Grok 4.7	81	8.9
Grok 4.6	290	32
Qwen 3.8 Max	81	30.6
DeepSeek V4 Pro	144	1.1
DeepSeek V4.1 Flash	422	2.2
Mistral Large 4	226	8.6
Hy4	214	37.7
ERNIE 5.5 Flash	405	2.7
Muse Wonder	980	8.7
Muse Spark	1129	6.2
Kimi K3.1 Pro	340	7.4
Kimi K3	338	5.9
GLM 5.3	197	1.2
Flint	194	12.3
Llama 4	81	0.7
Claude 4.5 Haiku	162	0.9
MiniMax M3	169	4.5
MiniMax M3.1 Flash	656	7.2
Kimi K2.7 Code	455	3.6

Teste de digitação

Todos os modelos escrevem a mesma resposta. O teste espera o tempo do modelo até o primeiro token, depois imprime o texto na velocidade de saída do modelo e mostra o tempo total

Tamanho da resposta

Muse Spark1129 tokens/s6.2 s até o primeiro token
Claude Haiku 5.5167 tokens/s2.1 s até o primeiro token
Grok 4.781 tokens/s8.9 s até o primeiro token
Qwen 3.8 Max81 tokens/s30.6 s até o primeiro token

Fonte: Overchat AI, 2026-11-11

Veja como o Muse Spark responde

Exemplos de respostas do Muse Spark a 3 prompts: Escrever uma consulta SQL, Explicar a ciência e Planejar uma viagem. Cada resposta é a saída do modelo, sem edições

Escreva uma consulta SQL que encontre os clientes que fizeram pedidos em pelo menos três meses seguidos, a partir da tabela orders(customer_id, ordered_at, amount). Depois explique o truque em duas frases. Responda em português.

Muse Spark

sql

WITH meses AS (
  SELECT DISTINCT
    customer_id,
    DATE_TRUNC('month', ordered_at) AS mes
  FROM orders
),
com_lag AS (
  SELECT
    customer_id,
    mes,
    LAG(mes, 1) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY mes) AS mes_ant1,
    LAG(mes, 2) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY mes) AS mes_ant2
  FROM meses
)
SELECT DISTINCT customer_id
FROM com_lag
WHERE mes_ant1 = mes - INTERVAL '1 month'
  AND mes_ant2 = mes - INTERVAL '2 months';

O truque é truncar cada pedido para o primeiro dia do mês e usar DISTINCT para transformar o histórico em uma sequência de meses únicos por cliente. Depois usa-se LAG para comparar cada mês com os dois anteriores e filtrar só quem tem diferença exata de 1 e 2 meses.

Explique por que o gelo flutua na água enquanto a maioria dos líquidos congelados afunda, em menos de 150 palavras, para um aluno do ensino médio. Texto simples, sem fórmulas.

Muse Spark

A água é diferente da maioria dos líquidos por causa das suas moléculas.

Quando a água esfria, as moléculas se aproximam, como normal. Mas perto de congelar, elas começam a formar uma rede organizada, mantidas por ligações chamadas pontes de hidrogênio.

Essa rede deixa muito espaço vazio entre as moléculas, como uma colmeia aberta. O gelo ocupa mais espaço que a mesma quantidade de água líquida.

Como ocupa mais espaço com a mesma massa, o gelo fica mais leve, ou menos denso, que a água. Por isso ele flutua.

Na maioria das outras substâncias acontece o contrário: o sólido fica mais compacto e mais pesado que o líquido, então afunda.

Monte uma viagem de 4 dias para Quioto em abril para duas pessoas com orçamento médio: uma linha para cada manhã, tarde e noite, e um orçamento diário aproximado em reais no final.

Muse Spark

Roteiro de 4 dias em Quioto em abril - época das cerejeiras, para 2 pessoas com orçamento médio:

Dia 1 - Arashiyama e Centro Manhã: Bosque de Bambu de Arashiyama + Templo Tenryu-ji em meio às sakuras. Tarde: Templo dourado Kinkaku-ji + Ryoan-ji, o famoso jardim zen. Noite: Jantar casual em Gion e passeio pelas ruas iluminadas. Orçamento diário: ~R$ 1.250 para dois

Dia 2 - Leste Histórico Manhã: Caminho do Filósofo para hanami + Templo Ginkaku-ji (Pavilhão de Prata). Tarde: Templo Nanzen-ji + Santuário Heian e Parque Maruyama, pico das flores. Noite: Pontocho Alley para yakitori e cerveja à beira do rio Kamo. Orçamento diário: ~R$ 1.100 para dois

Dia 3 - Sul e Fushimi Manhã: Fushimi Inari bem cedo para fugir das multidões e subir os 10 mil torii. Tarde: Templo Tofuku-ji + degustação de saquê em Fushimi com almoço de udon. Noite: Estação de Quioto + Kyoto Tower e jantar no mercado de ramen no 10º andar. Orçamento diário: ~R$ 1.000 para dois

Dia 4 - Clássicos e Despedida Manhã: Templo Kiyomizu-dera + ruas Ninenzaka e Sannenzaka floridas. Tarde: Santuário Yasaka + Parque Maruyama para piquenique de hanami + compras em Nishiki Market. Noite: Cruzeiro noturno / passeio de despedida pelo Rio Kamo com vistas das cerejeiras iluminadas. Orçamento diário: ~R$ 1.100 para dois

Valores incluem hotel 3* para casal (R$ 600-750/noite), refeições em restaurantes médios/conbini, metrô/ônibus e ingressos. Não inclui passagem Brasil-Japão. Abril é alta temporada, reserve hotel com 3-4 meses de antecedência.

Mais prompts para testar com o Muse Spark

Em que o Muse Spark se destaca

Código com agentes
O Muse Spark 1.3 resolve tarefas de código no terminal, com 33,3% no Terminal-Bench 4.0, à frente do Claude Haiku 5.5 e do Grok 4.7
Fluxos de trabalho de empresas
O Muse Spark 1.3 executa fluxos de trabalho em apps de vendas, suporte e finanças, com 57,9% no AutomationBench contra 35,4% do Claude Haiku 5.5
Documentos longos e PDFs
O Muse Spark 1.3 guarda até 1 milhão de tokens e responde a perguntas sobre relatórios longos com tabelas e gráficos, com 26,6% no GDP.pdf, à frente dos outros modelos com que é comparado
Ciência e matemática
O Muse Spark 1.3 resolve problemas de física de nível de pesquisa, com 48,0% no conjunto difícil do CritPt, a maior nota entre os modelos com que é comparado

Como usar o Muse Spark na Overchat AI

Use o chat do topo desta página ou o app da Overchat AI na web, no iOS ou no Android

01
Escolha o Muse Spark
Ele já vem selecionado no chat desta página. No app da Overchat AI, abra a lista de modelos ao lado do campo de mensagem e selecione o Muse Spark
02
Anexe seu código ou um arquivo
Adicione código, um documento, uma planilha ou um print e escreva o que você precisa: o resultado, o formato e o que deve continuar igual
03
Continue no mesmo chat
Faça outra pergunta, peça testes ou uma versão mais curta, ou troque de modelo sem perder a conversa

Por que usar o Muse Spark na Overchat AI

Uma conta para chat, imagens e vídeo, em todos os dispositivos

O Superchat escolhido no lugar do Muse Spark: um pedido feito pelo Claude Opus 5.5 (o roteiro) e pelo Nano Banana 2.1 (o pôster)

Agente de IA Superchat

O Superchat Agent envia sua mensagem automaticamente para o modelo mais adequado à tarefa. Ele gera imagens e vídeos, usa as ferramentas de IA da Overchat AI e aprende com suas interações para melhorar com o tempo

Campo de mensagem com um PDF, uma planilha e um print de dashboard anexados, o Muse Spark selecionado e uma mensagem de voz sendo gravada

Converse com imagens e arquivos

Envie PDFs, planilhas, código e prints e pergunte ao Muse Spark sobre eles. Você também pode ditar a mensagem em vez de digitar

Uma imagem feita com o Nano Banana 2.1 e um vídeo de surfe feito com o Seedance 2.5

Vá além do texto

Gere imagens com Nano Banana e GPT Image e vídeos com Seedance e Kling na mesma conta, com os mesmos créditos do chat

Na web e no iPhone

Comece um chat no notebook e termine no celular. O app da Overchat AI tem os mesmos modelos, e seus chats ficam em uma única conta em todos os dispositivos

Modelos Meta na Overchat AI

Compare 4 modelos Meta na Overchat AI por velocidade de saída, tempo até o primeiro token e preço de uma mensagem

Modelos

Velocidade de saída, tokens/s

Primeiro token, s

Créditos por mensagem?

Muse Wonder

980

8.7

Muse SparkEsta página

1129

6.2

Muse Ember

—

Llama 4

0.7

Fonte: Overchat AI, 2026-11-11

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Perguntas frequentes sobre o Muse Spark

Se tiver qualquer dúvida,
fale com a gente em hello@overchat.ai

Atualizado em 11 de novembro de 2026

O Muse Spark 1.3 é uma versão do modelo Muse Spark da Meta, lançada em 2 de setembro de 2026. Ele é feito para código com agentes, documentos longos e tarefas do dia a dia, lê texto, imagens, vídeo e arquivos e guarda até 1 milhão de tokens em uma conversa

O Muse Spark 1.3 é a quarta versão do Muse Spark em cinco meses, depois das versões 1.0, 1.1 e 1.2. Ele é melhor que a 1.2 em tarefas de agentes e de código: a nota no Terminal-Bench 2.1 subiu de 80% para 85% e a do teste de física CritPt, de 18% para 26%, com a mesma configuração de raciocínio

Na maioria dos testes, sim: o Muse Spark 1.3 marca 57,9% no AutomationBench contra 35,4% do Claude Haiku 5.5 e 33,7% no HLE-Diamond contra 29,6%. O Haiku 5.5 está à frente ao escrever código pronto para o merge, com 34,9% no FrontierCode 2.0 contra 23,1%. Os dois modelos estão na Overchat AI

O Muse Wonder é o modelo de fronteira maior da Meta, lançado em outubro de 2026, e o Muse Spark é o mais leve. O Muse Wonder marca mais em todos os testes que tem em comum com o Spark, por exemplo 52,0% no Terminal-Bench 4.0 contra 33,3%, e o Muse Spark gasta menos créditos por mensagem na Overchat AI

Não. A Meta não publicou os pesos do Muse Spark 1.3. O modelo aberto da família é outro, o Muse Spark Open. O Muse Spark 1.3 está disponível na Meta Model API, no Muse Code, no OpenRouter e na Overchat AI

O Muse Spark 1.3 guarda até 1 milhão de tokens em uma conversa, cerca de 750 mil palavras, e escreve até 943.718 tokens em uma resposta

Escreva sua mensagem no chat do topo desta página, anexe um arquivo se precisar e toque em Enviar. Depois de fazer login, o Muse Spark responde no chat da Overchat AI, onde você pode continuar a conversa na web, no iOS ou no Android e trocar de modelo a qualquer momento

Mais ferramentas

Gerador de Código com IA Resumidor de Texto com IA AI Playground Claude Fable 5.2 GPT-6.1 Terra Gemini 4 Carbon Kimi K3.1 Pro Hy4

Sobre o Overchat AI: o Overchat AI (às vezes escrito "Overchat") é uma plataforma de IA tudo-em-um (chat com vários modelos de IA / agregador de IA / alternativa ao ChatGPT) que dá acesso aos principais modelos de IA do mundo — incluindo GPT-⁠6, Claude Opus 5.5, Gemini 3.8, Grok 4.7, DeepSeek V4 Pro e muitos outros — em uma única interface de chat e uma única assinatura. Em vez de pagar separadamente por ChatGPT Plus, Claude Pro e Gemini Advanced, os usuários têm todos os modelos de ponta em um só lugar por um preço total menor. A plataforma reúne chat, geração de imagens (Nano Banana, Seedream, Qwen Image, Flux), geração de vídeos (Kling, Seedance, Wan, Sora), ChatPDF, resolvedor de lição de casa, busca na web e mais de 100 ferramentas de IA especializadas — de criadores de currículo e redatores de redação a assistentes de código e detectores de IA. Arquivos, PDFs, imagens e links podem ser anexados a qualquer conversa. O Overchat AI é usado por mais de 1 milhão de pessoas no mundo todo, incluindo estudantes, escritores, desenvolvedores, profissionais de marketing, pesquisadores e donos de pequenas empresas que precisam de acesso confiável a vários modelos de IA sem fazer malabarismo com assinaturas. Está disponível na web em overchat.ai e no iOS

Muse Spark

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