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Muse Spark 1.1

Meta AI · Estados Unidos · Lanzado el 9 de julio de 2026 · Pesos cerrados

AccesoAPI (pesos cerrados)
Epoch AI, metadatos de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026
LicenciaPropietaria (pesos cerrados)
Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026
Contexto1,05 M tokens
OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026
Precio por 1M tokensEntrada 1.25 USD, salida 4.25 USD
OpenRouter, API pública de modelos, consultado el 17 de octubre de 2026
Índice de capacidades de Epoch (ECI)154,00 (intervalo 151,7 a 156,3)
Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026
Elo general en LMArena1490, puesto 13, 42810 votos. Variante: Muse Spark 1.1. Tabla publicada el 15 de octubre de 2026.
LMArena, leaderboard-dataset (text, style control), consultado el 17 de octubre de 2026
Elo en español (LMArena)1475, puesto 24, 1325 votos. Variante: Muse Spark 1.1.
LMArena, leaderboard-dataset (text, style control), categoría spanish, consultado el 17 de octubre de 2026

Benchmarks

BenchmarkQué mideResultado
GPQA DiamondPreguntas de ciencia de nivel doctoradoSin dato
SWE-bench VerifiedResolver issues reales de GitHubSin dato
OTIS Mock AIMEMatemática de competencia tipo AIMESin dato
FrontierMath 1-3Matemática de investigaciónSin dato
Humanity's Last ExamPreguntas expertas de muchas disciplinasSin dato
SimpleQA VerifiedExactitud factual en preguntas cortas57,8 %
Variante muse-spark-1.1. Registro de la evaluación
Epoch AI, Benchmarking Hub, consultado el 17 de octubre de 2026
Terminal-BenchTareas de agente en la terminalSin dato
ARC-AGI-2Razonamiento abstracto con pocos ejemplosSin dato

Los puntajes corresponden a la mejor variante evaluada (por ejemplo, con más esfuerzo de razonamiento), tal como la publica la fuente. Un "Sin dato" significa que la fuente no lo evaluó, no que el modelo sea malo en esa tarea. Metodología.

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Qué modelo conviene para cada tarea · Cómo se calcula el costo por tokens · Guía de open source y pesos abiertos