Muse Spark 1.3 ha superato GPT-6 per due giorni. Ecco perché

Meta ha rilasciato Muse Spark 1.3 il 2 settembre 2026 e Artificial Analysis ha assegnato alla sua impostazione più alta 62 punti sull’Intelligence Index: terzo posto dietro a Claude Fable 5.1 e Opus 5, e un punto sopra il GPT-6 Astra che OpenAI ha presentato il giorno seguente. [1] [4] Il 4 settembre l’indice è passato alla versione 4.2 e Muse Spark è sceso a 53, al nono posto. [2] [3] Il punteggio era autentico, e lo era anche la caduta. Ci sono quattro spiegazioni per entrambi, e nessuna riguarda un imbroglio.

Che cosa è successo tra il 2 e il 4 settembre 2026

Muse Spark 1.3 è rimasto tra i primi tre dell’indice indipendente più citato per circa 48 ore, poi è cambiato l’indice stesso. La sequenza conta più di qualsiasi numero preso da solo, quindi eccola in ordine.

1. 8 apr 2026

   Muse Spark 1.0

   Primo modello di Meta Superintelligence Labs, pesi chiusi.

2. 5 ago 2026

   Muse Spark 1.2 e Muse Code

   L'agente di programmazione di Meta esce insieme al modello.

3. 2 set 2026

   Muse Spark 1.3

   Artificial Analysis assegna 62 all'impostazione max, terzo fra tutti i modelli.

4. 3 set 2026

   GPT-6 Astra

   Il modello di punta di OpenAI entra nello stesso indice a 61.

5. 4 set 2026

   Indice v4.2

   Ricalcolo: Muse Spark 1.3 a 53, nono. Lo stesso giorno l'impostazione max diventa pubblica.

La figura 1 mostra perché nella stessa settimana tante persone hanno visto numeri che si contraddicevano. Il 2 settembre Artificial Analysis ha scritto che Muse Spark 1.3 con effort max “ottiene 62 sull’Artificial Analysis Intelligence Index, dietro soltanto a Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5”, e che l’impostazione xhigh disponibile per tutti si fermava a 61. [1] Quando GPT-6 Astra è arrivato il 3 settembre, lo stesso indice gli ha dato 61, e nel giro di poche ore hanno cominciato a girare gli screenshot con Meta sopra OpenAI. [4] Il 4 settembre Artificial Analysis ha pubblicato la versione 4.2 dell’indice, e su quella versione Muse Spark 1.3 con max segna 53 ed è nono su 202 modelli, mentre Fable 5.1 segna 57, Astra 55, Opus 5 54 e GPT-5.6 Sol 51. [2] [3] Entrambe le serie di numeri sono corrette per la versione a cui appartengono, e citarne una senza dire la versione è esattamente il motivo per cui è nata la discussione.

Che cosa ha rilasciato Meta e che cosa ha dichiarato

Muse Spark 1.3 è un modello a pesi chiusi di Meta Superintelligence Labs, venduto attraverso l’API di Meta e il suo agente Muse Code a $1,25 per milione di token in ingresso e $4,25 per milione in uscita, con un contributor tier (il livello riservato a chi contribuisce) a $0,10 e $0,20 per gli sviluppatori che lasciano a Meta i propri prompt da usare per l’addestramento. [5] [7] La promessa di Meta era prestazioni di frontiera a una frazione del prezzo. La sua stessa tabella di confronto ne conferma una parte e, senza dirlo, smentisce il resto.

Il contesto conta per capire come sono stati letti i numeri. Meta ha presentato Muse Spark ad aprile 2026 come primo modello di una nuova serie firmata Meta Superintelligence Labs, il laboratorio nato a metà 2025 attorno ad Alexandr Wang dopo la delusione della generazione Llama 4. [8] [27] Llama non è stato dichiarato ufficialmente fuori produzione, ma un percorso di migrazione non esiste, perché Muse Spark è proprietario e viene servito solo da Meta. [9] Mark Zuckerberg ha promesso i pesi aperti per Muse Spark 1.2, e ad agosto Meta ha rilasciato con licenza aperta un modello separato da 30 miliardi di parametri, Muse Glimmer, ma al 5 settembre nessun peso di Muse Spark è pubblico. [10] [11]

Le dichiarazioni del lancio erano ambiziose. Zuckerberg ha detto che Muse Spark 1.3 “esce oggi con prestazioni di frontiera a un costo quasi troppo basso da misurare”, e la tabella di Meta lo confronta con GPT-5.6 Sol e Claude Opus 5, entrambi al massimo livello di ragionamento. [6] [11] In quella tabella Muse Spark vince su DeepSWE con il 75,4% contro il 73,0% di Sol e il 74,0% di Opus, pareggia con Sol su Terminal-Bench 2.1 all’88,8% e segna il 98,1% in un test di recupero su contesti lunghi, tra 512K e 1M di token, dove Sol si ferma al 73,8%. Opus 5 vince quasi tutte le righe dedicate agli agenti, compresa GDPval-AA con 1824 Elo contro 1754, l’uso del computer su OSWorld e AutomationBench. [6] I numeri di Meta descrivono quindi un modello avanti sulla programmazione e sui contesti lunghi che resta dietro ad Anthropic sul lavoro da agente, cioè un’affermazione più limitata di quella usata al lancio.

Due scelte metodologiche di Meta meritano una nota, perché influenzano ogni riga della tabella. Meta riporta il proprio modello a max ma la versione precedente, Muse Spark 1.2, a xhigh, quindi una parte del guadagno da una versione all’altra è semplicemente un cambio di impostazione. E per i concorrenti riporta “il valore più alto disponibile sulla metrica principale comparabile”, preso dalle proprie esecuzioni, dalla classifica ufficiale o dalla cifra dichiarata dal fornitore, a seconda di quale sia la migliore. [12] La tabella inoltre non contiene nessun modello più recente di fine luglio: non compaiono né Claude Fable 5.1, uscito il 1º settembre, né GPT-6 Astra. [6]

Perché l’indice ha messo Muse Spark accanto a Fable e Astra? Quattro effetti

Il 62 viene da una valutazione vera, eseguita da terzi, su un modello che in alcune cose è davvero bravo. Viene però anche da una precisa versione dell’indice, da un preciso livello di effort, da un preciso harness e da una serie di confronti scelti da Meta. Ognuno di questi quattro elementi ha spinto il numero verso l’alto, e ognuno è documentato.

Misura	Muse Spark 1.3	Fable 5.1	Opus 5	GPT-6 Astra	GPT-5.6 Sol
Intelligence Index v4.1.1, 2 set	62	66 (Valore migliore della riga)	63	61	61
Intelligence Index v4.2, 5 set	53	57 (Valore migliore della riga)	54	55	51
Costo per compito dell'indice, $	0,95 (Valore migliore della riga)	6,12	4,21	2,57	1,25
Tempo al primo token, s	18,7 (Valore migliore della riga)	266,5	91,2	463,7	163,0
Velocità in uscita, token/s	190,1 (Valore migliore della riga)	68,7	59,1	87,5	85,4

La figura 2 raccoglie i numeri a cui fa riferimento il resto di questa sezione. Le due righe dell’indice mostrano la caduta, e le tre righe sotto mostrano che cosa è rimasto vero mentre succedeva. Tutti e cinque i modelli sono al loro massimo livello di effort, e la colonna di Muse Spark è la variante max. [1] [3] [4]

L’indice premia i compiti da agente, ed è lì che Meta è migliorata. Artificial Analysis costruisce l’Intelligence Index su quattro categorie, con gli agenti al 30% e il ragionamento generale al 30%, programmazione e scienza al 20% ciascuna, e dice apertamente che “la ponderazione dà rilievo ai compiti da agente”. [13] Il guadagno di Muse Spark 1.3 rispetto alla 1.2 sta quasi tutto in quella fetta: il punteggio su un benchmark di assistenza clienti bancaria è salito dal 35% al 52%, e questo lo ha portato al primo posto assoluto, mentre la valutazione sul test di lavoro professionale GDPval è cresciuta di circa 139 Elo. Nello stesso passaggio ha perso quattro punti sul ragionamento con contesti lunghi e da uno a tre punti sul test di conoscenza. [1] Artificial Analysis spiega anche come l’impostazione max si guadagna i punti in più rispetto a xhigh: “usando più turni e più token di ragionamento in totale, con il 62% di ragionamento in più su GDPval-AA v2 e il 28% in più su Tau3-Bench Banking”. [1] Un punteggio composito può salire grazie a due righe mentre scendono proprio le righe che interessano a chi sviluppa.

Il 62 è stato misurato su un’impostazione che nessuno poteva comprare. Al lancio la variante max era in anteprima limitata per i partner di Meta, e VentureBeat ha riportato che l’azienda la dava per “ancora in fase di test di sicurezza aggiuntivi”, in arrivo a breve. È diventata pubblica il 4 settembre. [11] L’impostazione che gli sviluppatori potevano davvero chiamare, xhigh, segnava 61 sul vecchio indice e 52 sul nuovo. [1] [3] Non è una scelta insolita, visto che anche Anthropic e OpenAI pubblicano i numeri del loro effort migliore, ma significa che “Muse Spark batte Astra” descriveva il confronto tra una build in anteprima e un prodotto in commercio.

I punteggi di programmazione arrivano dall’harness di Meta. Artificial Analysis esegue i test sugli agenti di programmazione dentro l’agente di ciascun fornitore, quando esiste, quindi Muse Spark gira dentro Muse Code, e Meta dichiara che il modello è stato addestrato sui propri harness. [5] [18] Vals AI invece esegue tutti i modelli sullo stesso harness di Terminal-Bench 2.1, e lì Muse Spark 1.3 segna il 72,28% e si piazza sedicesimo su 62, mentre Astra, Sol, Fable 5.1 e Opus 5 stanno tutti tra l’85% e l’87%. [14] La tabella di Meta riporta l’88,8% sullo stesso benchmark. [6] La differenza è un effetto dell’harness, e Cline lo ha dimostrato ad agosto: il team ha copiato le istruzioni del system prompt di Muse Code dentro il proprio agente e ha eseguito lo stesso modello Muse Spark 1.2 sullo stesso compito. I token sono scesi da 19,7 milioni a 7,2 milioni, l’esecuzione si è chiusa in 24 minuti invece di 49 e il costo è passato da $7,69 a $3,25, senza cambiare nient’altro che il prompting. [15]

Meta ha scelto confronti a proprio favore. Il disallineamento tra max e xhigh e la regola del valore migliore disponibile sono descritti qui sopra, e una sola riga mostra che cosa comportano in pratica. La tabella di Meta assegna a Muse Spark 59,4 sul benchmark di Scale che misura le domande su un codebase, davanti a Opus 5 con 52,7 e Sol con 53,5. La classifica di Scale, calcolata su una metrica diversa, dà Opus 5 a 63,17 e Sol a 46,00, e Muse Spark 1.3 non lo elenca nemmeno. [6] [16] Nessuno ha falsificato niente, ma la tabella confronta un’esecuzione fatta in casa da Meta con cifre prese dai documenti di altri fornitori, e presenta il risultato come una vittoria.

Che cosa è cambiato nella versione 4.2 e che cosa no

Il ricalcolo del 4 settembre ha raddoppiato fino al 40% il peso dei test privati “per impedire che si giochi con l’indice”, ha rimosso GPQA Diamond perché “ormai è saturo” e ha aggiunto due nuove valutazioni. [2] Su GPQA Muse Spark 1.3 aveva segnato il 94%. Con la nuova ponderazione è passato dal terzo al nono posto, e i punteggi di tutti i modelli si sono compressi, quindi la distanza da Opus 5 si è ridotta a un punto anche se nel frattempo Astra è passato avanti. [2] [3]

In quell’annuncio Artificial Analysis non fa il nome di nessun laboratorio, e non ho intenzione di farlo io al posto suo. Una parte del cambio di posizione dipende semplicemente dall’ingresso di GPT-6 Astra in classifica il 3 settembre. Ma i tempi sono quelli che sono: un modello che si appoggiava a un benchmark pubblico ormai saturo e a prove sugli agenti in parte pubbliche ha perso terreno nel momento esatto in cui l’indice si è appoggiato ai dati privati. Il nuovo benchmark privato, un test su documenti aziendali chiamato AA-Briefcase, mette Muse Spark al quarto posto, dietro a Fable 5.1, Opus 5 e Astra, quindi sul lavoro mai visto prima non è crollato. [3] Ha solo smesso di essere terzo.

Un secondo valutatore arriva più o meno alla stessa conclusione, e lì non è cambiata nessuna versione. L’indice di Vals AI, che pesa i compiti in base al valore economico ed esegue tutto su un unico harness, mette Muse Spark 1.3 all’ottavo posto su 54 a $2,90 per test, con Fable 5.1 primo a $28,92. [17] Due metodi indipendenti concordano ormai su una posizione vicina alla nona. La mia lettura è che il modello sia sempre stato lì, e che il risultato della versione 4.1.1 fosse un artefatto di due giorni prodotto dalla ponderazione e dai livelli di effort, non un periodo di due giorni in cui Meta stava davanti a OpenAI.

Il numero che è sopravvissuto: prezzo e velocità

Una sola affermazione è rimasta in piedi dopo ogni ricalcolo. Muse Spark 1.3 è di gran lunga il modello più economico fra quelli in cima alla classifica, ed è anche il più rapido a rispondere. È questa la versione onesta di “prestazioni di frontiera a un costo quasi troppo basso da misurare”.

per compito dell'Intelligence Index

$0,95

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

al primo token

18,7 s

Astra ne aspetta 464, Fable 5.1 267

velocità in uscita

190 tok/s

circa il doppio di Astra, il triplo di Opus 5

La figura 3 mette il vantaggio di prezzo accanto al punteggio di intelligenza. Sull’indice attuale Muse Spark 1.3 sta quattro punti sotto Fable 5.1 a circa un sesto del costo per compito, e due punti sotto Astra a poco più di un terzo. [3] I numeri sulla velocità sono quelli che si notano per primi: il primo token arriva in meno di 19 secondi, mentre Astra al massimo effort ci mette quasi otto minuti. [3] [4] Il giorno del lancio Artificial Analysis ha scritto che nessun modello da 59 punti in su costava meno per compito, e l’annuncio della versione 4.2 elenca ancora Meta fra i quattro laboratori sulla frontiera del costo per compito. [1] [2]

Il confronto sulla programmazione segue lo stesso andamento. Sul Coding Agent Index, Muse Spark 1.3 dentro Muse Code segna 64 con $1,62 per compito e circa 13 minuti, contro Fable 5.1 dentro Claude Code a 70 per $9,18 e 24 minuti, e Astra dentro Codex a 67 per $4,72. [18] Sei punti dietro al primo per meno di un quinto della spesa è una posizione che vale qualcosa, anche tenendo conto della riserva sull’harness spiegata sopra.

Il contributor tier è la parte che leggerei due volte. A $0,10 in ingresso e $0,20 in uscita costa circa dodici volte meno del livello standard, e la condizione è che Meta possa usare i tuoi prompt e le risposte del modello per addestrare i modelli futuri. [7] Dopo il lancio OpenCode ha reso gratuito per un periodo il modello in versione contributor, e il thread su r/opencode che lo annunciava lo definiva il modello gratuito più capace in circolazione. [22] Per un progetto personale è un affare. Per un repository che contiene il codice di un cliente non è una decisione di prezzo, è una decisione su dove finiscono i dati.

Che cosa dice chi lo ha usato

Chi ha davvero usato Muse Spark 1.3 lo descrive come un modello da lavoro veloce, economico e ubbidiente che però non dà la sensazione di stare in cima, e quella descrizione combacia con l’indice meglio delle dichiarazioni di lancio e meglio delle stroncature. Le stroncature, però, si sono sentite di più.

Il verdetto più votato è arrivato su r/codex il 3 settembre, in un thread che faceva notare come Artificial Analysis mettesse Astra alla pari di Sol e sotto Muse Spark. La risposta, con 204 punti, era secca: “Questo punteggio non significa più granché. Se avessi usato Muse Spark 1.3 sapresti che non è nemmeno lontanamente un modello da top 10.” [20] Il resoconto d’uso migliore veniva da r/singularity, dove un utente ha scritto quattro volte nel giro di una serata. Prima di provarlo diceva di “fare fatica a crederci”. Dopo un’ora: “sembra meccanico (ottimo per il lavoro, per la strategia non so) e molto capace. Sembra molto veloce.” Il suo giudizio finale è che “alza l’asticella rispetto a Grok 4.6; è davvero intelligente ma non dà l’impressione di essere profondo. Capacissimo di lavorare.” [21] Su Hacker News uno sviluppatore che usava il contributor tier della 1.2 per lavorare ha scritto che “non è affatto un modello di frontiera”, ma che “sembrava conoscere i propri punti deboli e non provava a impormi le sue opinioni”. Un altro ha riassunto il lancio meglio di buona parte della stampa: “Non dovresti pensare ‘wow, Facebook ha recuperato’. Dovresti pensare ‘wow, Facebook è a meno di 6 mesi dalla frontiera’.” [19]

Le accuse di imbroglio sono un’altra questione, perché non ho trovato niente che le sostenga. In un thread Reddit il commento più votato era un link intitolato “Pretraining on the Test Set Is All You Need”, e la parola “benchmaxxed” compare quasi in ogni discussione, ma nessuno ha prodotto un finding di contaminazione su un modello Muse, e Artificial Analysis ha aggiunto al suo indice di programmazione un controllo che rileva il reward hacking senza segnalarne uno. [29] L’unica obiezione metodologica precisa è più circoscritta. A luglio, su Hacker News, un commentatore che si presentava come ex dipendente di Meta ha fatto notare che il rapporto di valutazione di Muse Spark 1.1 eseguiva i compiti di Terminal-Bench con 6 core di CPU e 8 GB di RAM, sopra i limiti che quasi tutti quei compiti indicano, e sosteneva che fosse questa la ragione dell’assenza del modello dalla classifica ufficiale. Il rapporto di Meta dice esattamente questo, e nello stesso thread l’obiezione è stata contestata da chi sostiene che quei limiti siano raccomandazioni che non spostano i risultati. [25] [26] Io la leggo come una domanda legittima su un singolo benchmark, non come la prova di qualcosa di più ampio.

La diffidenza ha un’origine, e non è il 2026. Ad aprile 2025 Meta ha iscritto alla classifica di LMArena una versione sperimentale di Llama 4 Maverick ottimizzata per la chat, che si è piazzata seconda, mentre la versione consegnata poi agli sviluppatori è arrivata trentaduesima. LMArena ha dichiarato che l’interpretazione data da Meta alle sue regole “non corrispondeva a quello che ci aspettiamo dai fornitori di modelli”, e un paper successivo ha contato 27 varianti private di Meta provate nell’arena prima dell’uscita di Llama 4. [23] [24] Su Muse Spark non è emerso niente del genere, e oggi Meta pubblica un documento di metodologia a ogni release. [12] Ma quando un laboratorio con quella storia alle spalle pubblica un numero superiore al nuovo modello di punta di OpenAI, internet va a cercare per prima la vecchia spiegazione. La mia lettura è che l’episodio del 2025 spieghi perché lo scetticismo del 2026 è stato immediato, e che i quattro effetti descritti sopra spieghino perché quello scetticismo aveva in parte ragione, ma per i motivi sbagliati.

Dove lo userei

Userei Muse Spark 1.3 per il lavoro da agente ad alto volume, dove la velocità e il prezzo contano più degli ultimi punti di giudizio, e terrei Fable 5.1, Opus 5 o Astra per tutto ciò che è di lungo respiro o che non posso permettermi di rifare. I punteggi sostengono questa divisione molto meglio di quanto sostengano “Meta ha recuperato” oppure “Meta ha truccato l’indice”.

Attività	Quanto è adatto	Perché
Esecuzioni di agenti in serie: classificazione, estrazione, ticket di routine	Buono	Circa $0,95 per compito dell’indice e il primo token in 19 secondi
Iterare in fretta dentro Muse Code	Buono	È l’harness con cui è stato addestrato e su cui vengono misurati i suoi punteggi di programmazione
Programmazione di lungo respiro su un repository grande	Debole	Sedicesimo su un harness da terminale neutro, indietro sul test privato per agenti
Qualsiasi cosa con codice di clienti o dati sensibili	Solo livello standard	Lo sconto contributor si paga con i diritti di addestramento
Sostituire un modello di frontiera per via dell’indice	Non ancora	Nono su due indici indipendenti, una volta fissati effort e versione

Due note pratiche. Chiedi a quale livello di effort è stato misurato un numero prima di fidartene, perché su questo modello max e xhigh distano da uno a dieci punti a seconda del test. [3] [11] E ricorda che ogni punteggio di un indice ha attaccato un numero di versione, perché quello che leggi in uno screenshot potrebbe già essere stato sostituito. Nella settimana del lancio Zvi Mowshowitz ha osservato che anche Grok 4.6 una volta aveva segnato 61 e poi non se n’è quasi più parlato, e che la posizione ragionevole era tenere d’occhio Muse Spark dando per scontato che non fosse ancora abbastanza buono. [28] Dopo tre giorni passati a leggere i numeri dietro i numeri, sono arrivato più o meno allo stesso punto, con un’aggiunta: a questo prezzo, “non ancora abbastanza buono” merita comunque un posto nella cassetta degli attrezzi.