CONFIRMADO

A Meta parou de tratar Muse Spark como experimento de laboratório. Em 2 de setembro de 2026 o Superintelligence Labs colocou o Muse Spark 1.3 no ar, no Muse Code e na Meta Model API, e Mark Zuckerberg descreveu o drop como o maior salto da casa em código e agente até agora. A frase dele, performance de frontier quase barata demais para medir, é marketing. O fato operacional é outro: o ID muse-spark-1.3 já existe, o contexto continua em 1 milhão de tokens, o preço padrão copiou o 1.2 e o modo max reasoning ainda não saiu.

Cinco meses, quatro versões, Llama no banco

A família nasceu em abril. O 1.1 chegou em julho, o 1.2 em 5 de agosto com o Muse Code, o 1.3 menos de um mês depois. Isso não é o ritmo antigo do Llama. É o ritmo de um laboratório que decidiu vender modelo fechado enquanto promete pesos abertos em breve e uma melancia no próximo post do Zuckerberg. Alexandr Wang disse à Axios que o 1.3 pavimenta agentes pessoais que trabalham o dia inteiro. Isso é intenção da empresa, não produto no feed do Instagram. O 1.3 entra primeiro no harness de código e na API. Quem espera o modelo no WhatsApp ainda está na fila.

O que muda na conta do agente

A documentação da Meta Model API lista muse-spark-1.3 no tier padrão e muse-spark-1.3-contributor no desconto. A OpenRouter cotou 1,25 dólar na entrada e 4,25 na saída por milhão de tokens, o mesmo cartão do 1.2. A página oficial de preço ainda nomeia 1.1 e 1.2 no padrão e 1.2-contributor no desconto. Trate o 1.3 como upgrade de ID, não como tabela nova, até a Meta reescrever o quadro. O contributor continua o negócio de verdade: 0,10 e 0,20, com o tráfego indo treinar o próximo modelo. Engenheiros da Meta dizem que o 1.3 gasta cerca de 20% menos chamadas de ferramenta e 25% menos tokens que o 1.2. Se esse número se repetir fora da casa, a fatura cai mesmo com o preço nominal congelado. Se não se repetir, barato demais para medir vira slogan.

A tabela da casa não é ranking

A Meta publicou um quadro próprio com o 1.3 em max contra Opus 5 e GPT-5.6 Sol. Nos números deles, o modelo passa o Opus em DeepSWE v1.1, 75,4 contra 74,0, empata o Sol em Terminal-Bench 2.1 em 88,8 e dispara em MRCR longo, 98,5 e 98,1 contra 91,5 e 73,8 do Sol. Em busca agentic e em seguir instrução, o Sol continua na frente. GDPVal e JobBench ficam no meio, perto do Opus, não acima. Isso muda a leitura só se você aceitar o harness da Meta. A Artificial Analysis ainda não publicou índice do 1.3. O BenchLM, nesta terça, ainda aponta o 1.2 como melhor modelo público da casa. Max reasoning, o modo que a tabela usa, está em teste de segurança. Comparar 1.3 max com Sol max antes desse modo existir na API é comparar um slide com um endpoint.

Leitura MaxAssistant

Confirmado: a Meta lançou o 1.3, o ID está na API, o 1.2 não é mais a ponta da família. Hipótese: Wang quer um agente pessoal barato o bastante para viver dentro do app, e o 1.3 é o motor, não o produto. Feeling: testar agora no Muse Code e no ID padrão, com teto de token. Não migrar produção no contributor se o dado do cliente não pode treinar a Meta. Não comprar vitória sobre Opus ou Sol até a AA medir. Pesos abertos e a tal da melancia continuam teaser de CEO, não ficha.

Fontes

Meta Superintelligence Labs, Introducing Muse Spark 1.3: https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3 | Meta, Model API overview: https://ai.developer.meta.com/docs/overview.md | OpenRouter, Muse Spark 1.3: https://openrouter.ai/meta/muse-spark-1.3 | Prashant Ratanchandani, Muse Spark 1.3 na API e no harness, citando Mark Zuckerberg: https://x.com/pratanchandani/status/2095239735015096444 | Axios, Meta debuts Muse Spark 1.3 as personal agent work continues: https://www.axios.com/2026/09/02/meta-debuts-muse-spark-13-as-personal-agent-work-continues