Muse Spark 1.3 lag zwei Tage vor GPT-6. Das steckt dahinter

Meta hat Muse Spark 1.3 am 2. September 2026 veröffentlicht, und Artificial Analysis bewertete die höchste Einstellung mit 62 Punkten im Intelligence Index. Damit lag das Modell auf Platz drei hinter Claude Fable 5.1 und Opus 5 und einen Punkt vor dem GPT-6 Astra, das OpenAI einen Tag später auslieferte. [1] [4] Am 4. September wechselte der Index auf Version 4.2, und Muse Spark fiel auf 53 Punkte und Platz neun. [2] [3] Die Punktzahl war echt, der Absturz auch. Vier Dinge erklären beides, und Betrug ist keines davon.

Was zwischen dem 2. und 4. September 2026 passiert ist

Muse Spark 1.3 hielt sich rund 48 Stunden lang unter den ersten drei des meistzitierten unabhängigen Index, dann änderte sich der Index selbst. Die Reihenfolge der Ereignisse sagt mehr als jede einzelne Zahl, deshalb hier der Ablauf.

1. 8. Apr. 2026

   Muse Spark 1.0

   Erstes Modell von Meta Superintelligence Labs, geschlossene Gewichte.

2. 5. Aug. 2026

   Muse Spark 1.2 und Muse Code

   Metas eigener Coding-Agent erscheint zusammen mit dem Modell.

3. 2. Sept. 2026

   Muse Spark 1.3

   Artificial Analysis bewertet die max-Einstellung mit 62 Punkten, Platz drei aller Modelle.

4. 3. Sept. 2026

   GPT-6 Astra

   Das Spitzenmodell von OpenAI steigt im selben Index mit 61 Punkten ein.

5. 4. Sept. 2026

   Index v4.2

   Neuwertung: Muse Spark 1.3 bei 53 Punkten, Platz neun. Die max-Einstellung wird am selben Tag öffentlich.

Abbildung 1 zeigt, warum in derselben Woche so viele Leute widersprüchliche Zahlen sahen. Am 2. September schrieb Artificial Analysis über Muse Spark 1.3 bei max, das Modell „erreicht 62 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index, nur hinter Claude Fable 5.1 und Claude Opus 5“, während die allgemein verfügbare Einstellung xhigh auf 61 Punkte kam. [1] Als GPT-6 Astra am 3. September dazukam, gab derselbe Index ihm 61 Punkte, und Screenshots mit Meta über OpenAI machten binnen Stunden die Runde. [4] Am 4. September veröffentlichte Artificial Analysis dann Version 4.2 des Index. Dort kommt Muse Spark 1.3 bei max auf 53 Punkte und Platz neun von 202 Modellen, Fable 5.1 auf 57, Astra auf 55, Opus 5 auf 54 und GPT-5.6 Sol auf 51. [2] [3] Beide Zahlenreihen stimmen für die Version, zu der sie gehören. Der Streit entstand daraus, dass die eine ohne ihre Version zitiert wurde.

Was Meta ausgeliefert und was es behauptet hat

Muse Spark 1.3 ist ein Modell mit geschlossenen Gewichten von Meta Superintelligence Labs, verkauft über Metas eigene API und den Agenten Muse Code, zu 1,25 US-Dollar je Million Input-Token und 4,25 US-Dollar je Million Output-Token. Dazu kommt eine Contributor-Stufe zu 0,10 und 0,20 US-Dollar für Entwickler, die Meta erlauben, mit ihren Prompts zu trainieren. [5] [7] Metas Behauptung lautete: Leistung auf dem Niveau der Spitzenmodelle zu einem Bruchteil des Preises. Die eigene Vergleichstabelle stützt einen Teil davon und widerspricht dem Rest ziemlich leise.

Für die Einordnung der Zahlen zählt die Vorgeschichte. Meta stellte Muse Spark im April 2026 als erstes Modell einer neuen Reihe von Meta Superintelligence Labs vor, jenem Labor, das der Konzern Mitte 2025 um Alexandr Wang herum gegründet hatte, nachdem die Llama-4-Generation enttäuscht hatte. [8] [27] Llama ist formal nicht eingestellt, aber es gibt keinen Migrationspfad dorthin, weil Muse Spark proprietär ist und ausschließlich von Meta bereitgestellt wird. [9] Mark Zuckerberg hat Open Weights für Muse Spark 1.2 versprochen, und im August veröffentlichte Meta mit Muse Glimmer ein separates Modell mit 30 Milliarden Parametern unter einer offenen Lizenz. Stand 5. September gibt es aber noch keine öffentlichen Gewichte für Muse Spark selbst. [10] [11]

Die Ankündigungen zum Launch fielen groß aus. Zuckerberg schrieb, Muse Spark 1.3 komme „ab heute mit Frontier-Leistung, die fast zu billig zum Abrechnen ist“, und Metas Tabelle vergleicht es mit GPT-5.6 Sol und Claude Opus 5, beide auf ihrer höchsten Reasoning-Stufe. [6] [11] In dieser Tabelle gewinnt Muse Spark DeepSWE mit 75,4 % gegenüber 73,0 % für Sol und 74,0 % für Opus, liegt bei Terminal-Bench 2.1 mit 88,8 % gleichauf mit Sol und erreicht 98,1 % in einem Test, der das Wiederfinden von Informationen in einem Kontext zwischen 512K und 1M Token misst und bei dem Sol auf 73,8 % kommt. Die meisten Agentenzeilen gehen dagegen an Opus 5, darunter GDPval-AA mit 1824 zu 1754 Elo, OSWorld für Computernutzung und AutomationBench. [6] Metas eigene Zahlen beschreiben also ein Modell, das beim Programmieren und bei langem Kontext vorn liegt und bei Agentenarbeit hinter Anthropic zurückbleibt. Das ist eine deutlich engere Behauptung als die Sprache zum Launch.

Zwei Entscheidungen in Metas Methodik verdienen eine Erwähnung, weil sie jede Zeile der Tabelle prägen. Meta misst das eigene Modell bei max, die Vorgängerversion Muse Spark 1.2 dagegen bei xhigh, ein Teil des Zuwachses von Version zu Version ist also nur eine geänderte Einstellung. Und für die Konkurrenz meldet Meta „den höchsten vergleichbaren Wert der primären Metrik, der verfügbar ist“, wahlweise aus eigenen Durchläufen, aus dem offiziellen Leaderboard oder aus der Selbstauskunft des Anbieters, je nachdem, was am besten aussieht. [12] Außerdem taucht in der Tabelle kein Modell auf, das jünger ist als Ende Juli: weder Claude Fable 5.1, erschienen am 1. September, noch GPT-6 Astra. [6]

Warum stellte der Index Muse Spark neben Fable und Astra? Vier Effekte

Die 62 Punkte stammen aus einer echten Auswertung, durchgeführt von einem Dritten, an einem Modell, das in manchen Dingen wirklich gut ist. Sie stammen aber auch aus einer bestimmten Index-Version, einer bestimmten Effort-Stufe, einem bestimmten Harness und einer Auswahl von Vergleichen, die Meta selbst getroffen hat. Jeder dieser vier Punkte hat die Zahl nach oben geschoben, und jeder ist dokumentiert.

Messwert	Muse Spark 1.3	Fable 5.1	Opus 5	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol
Intelligence Index v4.1.1, 2. Sep.	62	66 (Bester Wert der Zeile)	63	61	61
Intelligence Index v4.2, 5. Sep.	53	57 (Bester Wert der Zeile)	54	55	51
Kosten pro Index-Aufgabe, $	0,95 (Bester Wert der Zeile)	6,12	4,21	2,57	1,25
Zeit bis zum ersten Token, s	18,7 (Bester Wert der Zeile)	266,5	91,2	463,7	163,0
Ausgabetempo, Token/s	190,1 (Bester Wert der Zeile)	68,7	59,1	87,5	85,4

Abbildung 2 fasst zusammen, worum es im Rest dieses Abschnitts geht. Die beiden Index-Zeilen zeigen den Absturz, die drei Zeilen darunter zeigen, was trotz des Absturzes gilt. Alle fünf Modelle stehen auf ihrer höchsten Effort-Stufe, und die Spalte für Muse Spark meint die max-Variante. [1] [3] [4]

Der Index belohnt Agentenaufgaben, und genau dort hat Meta zugelegt. Artificial Analysis baut den Intelligence Index aus vier Kategorien: Agenten und allgemeines Reasoning mit je 30 %, Programmieren und Wissenschaft mit je 20 %. Dazu heißt es dort ausdrücklich, „die Gewichtung betont agentische Aufgaben“. [13] Der Zuwachs von Muse Spark 1.3 gegenüber 1.2 steckt fast vollständig in diesem Agentenanteil: Bei einem Benchmark zum Kundenservice einer Bank stieg der Wert von 35 % auf 52 %, womit das Modell alle anderen anführte, und die Bewertung im GDPval-Test für berufliche Arbeit stieg um rund 139 Elo. Gleichzeitig verlor es vier Punkte beim Reasoning über langen Kontext und einen bis drei beim Wissenstest. [1] Artificial Analysis erklärt auch, wie sich die max-Einstellung ihre zusätzlichen Punkte verdient: Sie nutzt „mehr Schritte und insgesamt mehr Reasoning-Token, denkt bei GDPval-AA v2 62 % länger und bei Tau3-Bench Banking 28 % länger“ als xhigh. [1] Ein zusammengesetzter Wert kann also in zwei Zeilen steigen, während genau die Zeilen fallen, die für Entwickler zählen.

Die 62 Punkte wurden auf einer Einstellung gemessen, die niemand kaufen konnte. Die max-Variante lief zum Launch in einer begrenzten Vorschau für Metas Partner, und VentureBeat berichtete, Meta „schließe noch zusätzliche Sicherheitstests ab“ und werde sie in Kürze bereitstellen. Öffentlich wurde sie am 4. September. [11] Die Einstellung, die Entwickler tatsächlich aufrufen konnten, xhigh, kam im alten Index auf 61 Punkte und im neuen auf 52. [1] [3] Ungewöhnlich ist das nicht, denn Anthropic und OpenAI veröffentlichen ihre Bestwerte über alle Effort-Stufen ebenfalls. Es bedeutet aber, dass „Muse Spark schlägt Astra“ einen Vergleich zwischen einem Vorschau-Build und einem ausgelieferten Produkt beschrieb.

Die Programmierwerte stammen aus Metas eigenem Harness. Artificial Analysis führt die Tests für Coding-Agenten im Agenten des jeweiligen Anbieters aus, sofern es einen gibt. Muse Spark läuft damit in Muse Code, und Meta gibt an, das Modell sei über die eigenen Harnesses hinweg trainiert worden. [5] [18] Vals AI lässt jedes Modell im selben Terminal-Bench-2.1-Harness laufen, und dort kommt Muse Spark 1.3 auf 72,28 % und Platz 16 von 62, während Astra, Sol, Fable 5.1 und Opus 5 alle zwischen 85 % und 87 % landen. [14] Metas eigene Tabelle nennt für denselben Benchmark 88,8 %. [6] Der Abstand ist ein Harness-Effekt, und Cline hat das im August vorgeführt: Das Team kopierte die Anweisungen aus Metas Muse-Code-System-Prompt in den eigenen Agenten und ließ dasselbe Modell Muse Spark 1.2 dieselbe Aufgabe bearbeiten. Der Tokenverbrauch fiel von 19,7 Millionen auf 7,2 Millionen, der Durchlauf war nach 24 statt nach 49 Minuten fertig, und die Kosten sanken von 7,69 auf 3,25 US-Dollar, ohne dass sich etwas außer dem Prompting geändert hätte. [15]

Metas Vergleiche waren so gewählt, dass sie günstig ausfallen. Der Unterschied zwischen max und xhigh und die Regel vom besten verfügbaren Wert stehen oben. Eine einzelne Zeile zeigt, was das in der Praxis bewirkt. Metas Tabelle gibt Muse Spark 59,4 Punkte im Benchmark von Scale für Fragen an eine Codebasis, vor Opus 5 mit 52,7 und Sol mit 53,5. Das Leaderboard von Scale selbst, gemessen mit einer anderen Metrik, führt Opus 5 mit 63,17 und Sol mit 46,00 und listet Muse Spark 1.3 überhaupt nicht. [6] [16] Gefälscht hat niemand etwas, aber die Tabelle stellt Metas eigenen Durchlauf neben Werte aus den Dokumenten anderer Anbieter und verkauft das Ergebnis als Sieg.

Was sich in Version 4.2 geändert hat und was nicht

Die Neuwertung vom 4. September verdoppelte das Gewicht privater Testsätze auf 40 %, „um Manipulation zu verhindern“, entfernte GPQA Diamond, weil dieser Benchmark „inzwischen ausgereizt ist“, und nahm zwei neue Auswertungen auf. [2] Muse Spark 1.3 hatte bei GPQA 94 % erreicht. Unter der neuen Gewichtung fiel es von Platz drei auf Platz neun, und die Werte aller Modelle rückten enger zusammen, sodass der Abstand zu Opus 5 auf einen Punkt schrumpfte, obwohl Astra gleichzeitig vorbeizog. [2] [3]

Artificial Analysis nennt in dieser Ankündigung kein Labor beim Namen, und ich werde das auch nicht stellvertretend tun. Ein Teil der Rangänderung liegt schlicht daran, dass GPT-6 Astra am 3. September in die Wertung kam. Der zeitliche Zusammenhang bleibt aber, was er ist: Ein Modell, das sich auf einen ausgereizten öffentlichen Benchmark und auf teilweise öffentliche Agentenzeilen stützte, verlor genau in dem Moment an Boden, in dem sich der Index auf private Daten stützte. Der neue private Benchmark AA-Briefcase, ein Test mit Geschäftsdokumenten, setzt Muse Spark auf Platz vier hinter Fable 5.1, Opus 5 und Astra. Bei zurückgehaltenen Aufgaben ist das Modell also nicht eingebrochen. [3] Es stand nur nicht mehr auf Platz drei.

Ein zweiter Prüfer sagt im Wesentlichen dasselbe, ganz ohne Versionswechsel. Der eigene Index von Vals AI gewichtet Aufgaben nach ihrem wirtschaftlichen Wert und lässt alles auf einem Harness laufen. Dort steht Muse Spark 1.3 auf Platz acht von 54, bei 2,90 US-Dollar pro Test, während Fable 5.1 mit 28,92 US-Dollar führt. [17] Zwei unabhängige Methoden landen damit bei ungefähr demselben neunten Platz. Mein Eindruck ist, dass das Modell die ganze Zeit dort stand und das Ergebnis aus Index-Version 4.1.1 ein zweitägiges Artefakt aus Gewichtung und Effort-Einstellung war, nicht ein zweitägiger Zeitraum, in dem Meta vor OpenAI lag.

Die Zahl, die geblieben ist: Preis und Tempo

Eine Behauptung hat jede Neuwertung überstanden. Muse Spark 1.3 ist mit großem Abstand das günstigste Modell in der Spitzengruppe, und es antwortet am schnellsten. Das ist die ehrliche Fassung von „Frontier-Leistung, die fast zu billig zum Abrechnen ist“.

pro Aufgabe im Intelligence Index

0,95 $

Fable 5.1 kostet 6,12 $, Astra 2,57 $

bis zum ersten Token

18,7 s

Astra wartet 464 s, Fable 5.1 267 s

Ausgabetempo

190 Token/s

etwa doppelt so schnell wie Astra, dreimal so schnell wie Opus 5

Abbildung 3 rechnet den Preisvorteil in dieselben Einheiten um wie die Intelligenzwertung. Im aktuellen Index liegt Muse Spark 1.3 vier Punkte unter Fable 5.1 und kostet dabei rund ein Sechstel pro Aufgabe, und es liegt zwei Punkte unter Astra bei wenig mehr als einem Drittel der Kosten. [3] Die Werte zum Tempo fallen Nutzern zuerst auf: das erste Token in unter 19 Sekunden, während Astra bei maximalem Effort fast acht Minuten braucht. [3] [4] Artificial Analysis schrieb am Launchtag, kein Modell mit 59 Punkten oder mehr koste weniger pro Aufgabe, und die Ankündigung zu Version 4.2 zählt Meta weiterhin zu den vier Laboren, die die Bestmarke bei den Kosten pro Aufgabe halten. [1] [2]

Beim Programmieren wiederholt sich das Muster. Im Coding Agent Index erreicht Muse Spark 1.3 in Muse Code 64 Punkte bei 1,62 US-Dollar pro Aufgabe und rund 13 Minuten Laufzeit, Fable 5.1 in Claude Code 70 Punkte bei 9,18 US-Dollar und 24 Minuten, Astra in Codex 67 Punkte bei 4,72 US-Dollar. [18] Sechs Punkte hinter dem Spitzenreiter für weniger als ein Fünftel des Geldes ist eine ernstzunehmende Position, auch mit dem Vorbehalt zum Harness von oben.

Die Contributor-Stufe ist der Teil, den ich zweimal lesen würde. Mit 0,10 US-Dollar für Input und 0,20 US-Dollar für Output ist sie etwa zwölfmal günstiger als die Standardstufe, und die Bedingung dafür lautet, dass Meta deine Prompts und die Antworten des Modells für das Training künftiger Modelle verwenden darf. [7] OpenCode hat das Contributor-Modell nach dem Launch eine Zeit lang kostenlos angeboten, und der r/opencode-Thread dazu nannte es das leistungsfähigste kostenlose Modell überhaupt. [22] Für ein Hobbyprojekt ist das ein guter Deal. Für ein Repository mit dem Code eines Kunden ist es keine Preisfrage, sondern eine Entscheidung über den Umgang mit Daten.

Was Entwickler nach der Nutzung sagen

Wer Muse Spark 1.3 wirklich eingesetzt hat, beschreibt ein schnelles, günstiges und folgsames Arbeitspferd, das sich nicht wie ein Spitzenmodell anfühlt. Diese Beschreibung passt besser zum Index als die Aussagen zum Launch oder die pauschalen Abfuhren. Die Abfuhren waren allerdings lauter.

Das meistbewertete Urteil kam am 3. September in r/codex, in einem Thread, der darauf hinwies, dass Artificial Analysis Astra auf einer Stufe mit Sol und unter Muse Spark führte. Die Antwort mit 204 Punkten war deutlich: „Dieser Wert bedeutet nicht mehr viel. Wer Muse Spark 1.3 benutzt hat, weiß, dass es nicht annähernd ein Top-10-Modell ist.“ [20] Den besten Erfahrungsbericht lieferte r/singularity, wo ein Nutzer im Lauf eines Abends viermal postete. Vor dem Test schrieb er, er könne „das nur schwer glauben“. Eine Stunde später hieß es: „wirkt mechanisch (hervorragend für Arbeit, für Strategie weiß ich nicht) und sehr fähig. Scheint sehr schnell zu sein.“ Sein Fazit war, das Modell „legt die Latte über Grok 4.6; wirklich klug, wirkt aber nicht tief. Sehr, sehr fähig, wenn es um Arbeit geht.“ [21] Auf Hacker News schrieb ein Entwickler, der die Contributor-Stufe von 1.2 für seine Entwicklungsarbeit genutzt hatte, es sei „in keiner Weise ein Frontier-Modell“, aber es habe sich „angefühlt, als kenne es seine Schwächen und versuche nicht, mir seine Meinung aufzudrängen“. Ein anderer fasste den Launch besser zusammen als die meiste Presse: „Du solltest nicht denken ‚wow, Facebook hat aufgeholt‘. Du solltest denken: ‚wow, Facebook liegt weniger als 6 Monate hinter der Spitze‘.“ [19]

Die Betrugsvorwürfe sind eine andere Sache, denn ich habe keinen Beleg dafür gefunden. Der Top-Kommentar in einem Reddit-Thread war ein Link mit dem Titel „Pretraining on the Test Set Is All You Need“, und „benchmaxxed“ taucht in fast jedem Thread auf. Nur hat niemand einen Kontaminationsbefund gegen irgendein Muse-Modell vorgelegt, und Artificial Analysis hat seinem Coding-Index eine Erkennung für Reward Hacking hinzugefügt, ohne dabei einen Fall zu markieren. [29] Der einzige konkrete Einwand gegen die Methodik ist enger gefasst. Im Juli wies ein Kommentator auf Hacker News, der sich als ehemaliger Meta-Mitarbeiter beschrieb, darauf hin, dass Metas Auswertungsbericht zu Muse Spark 1.1 die Terminal-Bench-Aufgaben mit 6 CPU-Kernen und 8 GB RAM laufen ließ, also über den Obergrenzen, die die meisten dieser Aufgaben vorsehen. Er hielt das für die Erklärung dafür, dass das Modell im offiziellen Leaderboard fehlte. In Metas Bericht steht genau das, und im selben Thread widersprach jemand mit dem Argument, die Grenzen seien Empfehlungen und änderten die Ergebnisse nicht. [25] [26] Ich lese das als offene Frage zu einem Benchmark, nicht als Beweis für etwas Größeres.

Das Misstrauen hat einen Ursprung, und der liegt nicht im Jahr 2026. Im April 2025 reichte Meta eine experimentelle, für den Chat angepasste Version von Llama 4 Maverick beim LMArena-Leaderboard ein, wo sie auf Platz zwei landete, während die Version, die später an Entwickler ging, auf Platz 32 kam. LMArena erklärte, Metas Auslegung der Regeln „entsprach nicht dem, was wir von Modellanbietern erwarten“, und eine spätere Arbeit zählte 27 private Meta-Varianten, die vor der Llama-4-Veröffentlichung in der Arena getestet worden waren. [23] [24] Für Muse Spark ist nichts dergleichen aufgetaucht, und Meta veröffentlicht inzwischen zu jedem Release ein Methodendokument. [12] Wenn aber ein Labor mit dieser Vorgeschichte einen Wert über dem neuen Spitzenmodell von OpenAI meldet, greift das Internet zuerst zur alten Erklärung. Mein Eindruck: Die Episode von 2025 ist der Grund, warum die Skepsis 2026 sofort da war, und die vier Effekte weiter oben sind der Grund, warum sie teilweise recht hatte, wenn auch aus den falschen Gründen.

Wofür ich es einsetzen würde

Ich würde Muse Spark 1.3 für Agentenarbeit in großer Menge nehmen, wo Tempo und Preis mehr zählen als die letzten Punkte an Urteilsvermögen, und ich würde Fable 5.1, Opus 5 oder Astra für alles behalten, was über lange Strecken läuft oder was ich mir nicht noch einmal leisten könnte. Die Werte stützen diese Aufteilung besser als „Meta hat aufgeholt“ oder „Meta hat getrickst“.

Aufgabe	Eignung	Warum
Agentenläufe in großer Menge: Klassifizierung, Extraktion, Routinetickets	Gut	Rund 0,95 US-Dollar pro Index-Aufgabe und das erste Token nach 19 Sekunden
Schnelles Iterieren in Muse Code	Gut	Das Harness, mit dem es trainiert wurde und in dem seine Programmierwerte gemessen werden
Programmieren über lange Strecken in einem großen Repository	Schwach	Platz 16 in einem neutralen Terminal-Harness, und zurück im privaten Agententest
Alles mit Kundencode oder sensiblen Daten	Nur Standardstufe	Der Contributor-Rabatt wird mit Trainingsrechten bezahlt
Ein Spitzenmodell wegen des Index ersetzen	Noch nicht	Platz neun in zwei unabhängigen Indizes, sobald Effort und Version festgehalten werden

Zwei praktische Hinweise. Frag nach, auf welcher Effort-Stufe eine Zahl gemessen wurde, bevor du ihr traust, denn max und xhigh liegen bei diesem Modell je nach Test einen bis zehn Punkte auseinander. [3] [11] Und behandle jede Index-Wertung so, als trüge sie eine Versionsnummer, denn die Zahl aus dem Screenshot kann längst ersetzt sein. Zvi Mowshowitz merkte in der Launchwoche an, dass auch Grok 4.6 einmal 61 Punkte erreicht hat und danach kaum noch vorkam, und dass es vernünftig sei, Muse Spark im Blick zu behalten und bis auf Weiteres anzunehmen, dass es noch nicht gut genug ist. [28] Nach drei Tagen mit den Zahlen hinter den Zahlen bin ich ungefähr dort gelandet, mit einer Ergänzung: Zu diesem Preis ist „noch nicht gut genug“ immer noch einen Platz im Werkzeugkasten wert.