Muse Spark 1.3: Meta ist zurück an der Spitze und könnte bald das beste Open-Weight-Modell bieten

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Mark Zuckerberg hat den Rollout von Muse Spark 1.3 auf X verkündet, und die Zahlen geben ihm diesmal recht. Das Modell biete „Spitzenleistung, die fast zu günstig ist, um sie zu messen“, schreibt der Meta-Chef, es sei „der größte Sprung, den wir bisher bei der Codierung und agentenbasierten Arbeit gemacht haben“. Verfügbar ist es in Muse Code, Metas Antwort auf Claude Code und OpenAI Codex, sowie über die eigene API. Am Ende des Postings steht ein Hinweis, der die Branche noch länger beschäftigen wird: Als Nächstes kommen ein mit einer Wassermelone angedeutetes Modell und Open-Weights-Versionen von Muse Spark.

Nur noch Anthropic liegt davor

Wie weit Meta gekommen ist, zeigt die Auswertung von Artificial Analysis. Es ist das vierte Muse-Spark-Release innerhalb von fünf Monaten, und der Trend zeigt steil nach oben: Die öffentlich verfügbare Variante Muse Spark 1.3 (xhigh) erreicht im Intelligence Index 61 Punkte, nach 57 bei Version 1.2 und 53 bei Version 1.1. Sie liegt damit gleichauf mit GPT-5.6 Sol (max), Grok 4.6 (high) und Claude Opus 5 (high).

Die stärkere Variante „max“, vorerst in limitierter Preview für Meta-Partner, kommt auf 62 Punkte. Vor ihr liegen im Gesamtindex nur noch zwei Modelle von Anthropic: Claude Fable 5.1 (max) mit 66 und Claude Opus 5 (max) mit 63 Punkten. Ein Jahr nachdem die Llama-4-Generation den Anschluss verloren hatte, ist Meta damit wieder unter den drei stärksten Anbietern von KI-Modellen.

Bemerkenswert ist dabei, wer inzwischen hinter Meta liegt. Das bestplatzierte Google-Modell im Index ist Gemini 3.8 Flash (high) mit 59 Punkten, ein aktuelles Pro-Modell der Gemini-Reihe ist dort gar nicht vertreten. Auch OpenAI und xAI kommen in ihren jeweils stärksten gelisteten Konfigurationen nicht über den Wert von Muse Spark 1.3 hinaus.

Die Zugewinne liegen bei Agenten

Der Sprung gegenüber Version 1.2 stammt laut Artificial Analysis vor allem aus agentischen Aufgaben und aus wissenschaftlichem Reasoning:

• Tau3-Bench Banking: von 35 auf 47 Prozent (xhigh) beziehungsweise 52 Prozent (max). Der Wert der max-Variante ist derzeit der beste aller getesteten Modelle.
• Terminal-Bench 2.1: von 80 auf 85 Prozent (xhigh) und 86 Prozent (max).
• GDPval-AA v2: Elo-Wert von 1.615 auf 1.709 (xhigh) und 1.754 (max).
• Wissenschaftliches Reasoning: CritPt steigt von 18 auf 26 Prozent, GPQA Diamond von 90 auf 94 Prozent, Humanity’s Last Exam und SciCode legen je zwei bis drei Punkte zu.

Die besseren Agenten-Werte der max-Variante erkauft Meta mit mehr Rechenaufwand, sie denkt bei GDPval-AA v2 um 62 Prozent und bei Tau3-Bench Banking um 28 Prozent länger als die xhigh-Version. Zwei Rückschritte gibt es ebenfalls: Bei AA-LCR fällt der Wert von 83 auf 79 Prozent, bei AA-Omniscience sinkt die Genauigkeit um drei Punkte. Letzteres führt Artificial Analysis darauf zurück, dass das Modell öfter keine Antwort gibt, wenn es unsicher ist, was zugleich die Halluzinationsrate senkt.

Dazu kommt der Preis. Muse Spark 1.3 (xhigh) kostet 0,55 Dollar pro Aufgabe im Intelligence Index, und kein Modell mit 59 oder mehr Punkten ist günstiger. Die direkten Punktgleichen liegen bei 0,94 Dollar (Grok 4.6 high), 0,95 Dollar (GPT-5.6 Sol max) und 1,23 Dollar (Claude Opus 5 high). Die Tarife bleiben gegenüber Version 1.2 unverändert bei 1,25 Dollar je Million Input-Token und 4,25 Dollar je Million Output-Token, Cache-Treffer kosten 0,15 Dollar. Das Kontextfenster liegt bei einer Million Token, verarbeitet werden Text, Bild und Video.

Der Hebel liegt bei den offenen Gewichten

Interessant wird es dort, wo Meta seine alte Stärke wieder ausspielen könnte. Die Open-Weights-Rangliste führen derzeit chinesische Labore an: Kimi K3 (max) von Moonshot AI und GLM-5.3 (max) von Z.ai liegen bei je 60 Punkten, Alibabas Qwen3.8 bei 58. Ein Modell auf dem Niveau von Muse Spark 1.3 würde diese Spitze übernehmen und wäre das erste offene Modell, das mit den geschlossenen Systemen von Anthropic und OpenAI auf Augenhöhe liegt.

Genau da liegt allerdings noch eine Unschärfe in Zuckerbergs Ankündigung. Konkret zugesagt ist bislang die Freigabe der Gewichte von Muse Spark 1.2, und mit 57 Punkten würde diese Version hinter Kimi K3, GLM-5.3 und Qwen3.8 landen. Ob auch die Gewichte von Version 1.3 veröffentlicht werden, hat Meta noch nicht entschieden. Von dieser Entscheidung hängt ab, ob aus dem Comeback auch eine Verschiebung im Open-Source-Lager wird.

Und dann kommt Watermelon

Das mit der Wassermelone angedeutete Modell gilt seit Wochen als Metas kommendes Flaggschiff. Nach Berichten von The Information soll es im Herbst erscheinen, offen ist, ob es unter der Muse-Marke läuft. KI-Chef Alexandr Wang hat intern erklärt, Watermelon habe bei zentralen Benchmarks mit GPT-5.5 gleichgezogen, veröffentlicht wurden diese Werte bislang nicht. Der Rechenbedarf soll rund zehnmal so hoch liegen wie bei Muse Spark, die KI-Ausgaben verschlingen inzwischen fast den gesamten freien Cashflow des Konzerns. Parallel bereitet Meta mit der Agenten-Plattform Hatch sein erstes kostenpflichtiges KI-Produkt vor, Abo-Stufen bis 199,99 Dollar pro Monat sind im Gespräch.