Nur wenige Wochen nach Muse Spark 1.2 legt Meta das nächste Update nach. Muse Spark 1.3 ist da und soll Meta dem Ziel der persönlichen Superintelligenz einen Schritt näherbringen. Das KI-Modell arbeitet vor allem bei mehrstufigen Aufgaben zuverlässiger und schneidet bei Coding-Aufgaben besser ab. CEO Mark Zuckerberg spricht auf Threads vom bisher größten Fortschritt in diesen Bereichen.
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Meta hat Muse Spark 1.3 stärker auf die Zusammenarbeit mit Nutzer:innen trainiert. Das Modell soll auch in langen Chats den Überblick behalten, mehrere Aufgaben auseinanderhalten und bei unklaren Anfragen nachfragen. Vor wichtigen Aktionen soll es außerdem erst eine Bestätigung einholen.
Meta bringt Muse Spark 1.2 und Muse Code als Coding Harness
Das kann Muse Spark 1.3 jetzt besser
Meta hat außerdem an der Zuverlässigkeit gearbeitet. Muse Spark 1.3 soll besser erkennen, was es weiß, wo Informationen fehlen und wann es bei einer Aufgabe nicht weiterkommt. Statt trotz fehlender Informationen einfach weiterzuarbeiten, soll die KI häufiger die eigenen Grenzen erkennen und Hilfe einfordern.
Auch beim Coding soll Muse Spark 1.3 effizienter arbeiten. In internen Vergleichen mit Muse Spark 1.2 benötigte das Modell laut Meta etwa 20 Prozent weniger Tool Calls und 25 Prozent weniger Tokens. Zudem soll es unnötige Zwischenschritte vermeiden und komplexe Vorgaben über mehrere Arbeitsschritte hinweg zuverlässiger einhalten. Diese Verbesserungen fasst Meta übersichtlich auf Threads zusammen.
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Davon profitiert auch Muse Code. Der Coding Agent läuft im Terminal und kann mit Muse Spark 1.3 zum Beispiel ganze Code-Projekte bearbeiten, mehrstufige Aufgaben abarbeiten und Ergebnisse prüfen.
Im Benchmark Duell liegt Muse Spark 1.3 nicht immer vorn
Meta lässt Muse Spark 1.3 in den eigenen Benchmarks gegen GPT-5.6 Sol und Opus 5 antreten. Besonders stark schneidet das Modell bei langen Kontexten und mehreren Coding-Tests ab.
Beim MRCR-Test für sehr lange Kontexte zwischen 256K und 512K Tokens erreicht Muse Spark 1.3 98,5 Punkte. GPT-5.6 Sol kommt auf 91,5 Punkte. Auch bei mehreren Coding-Benchmarks liegt Metas Modell vorne oder gleichauf.
Bei anderen Tests dreht sich das Bild. Im DeepSearchQA-Benchmark liegt GPT-5.6 Sol mit 93,0 Punkten vor Muse Spark 1.3 mit 89,4 Punkten. Bei JobBench und AutomationBench erzielt wiederum Opus 5 die besten Werte.
Die Zahlen stammen allerdings aus Metas eigenen Evaluationen. Sie zeigen deshalb vor allem, wo Meta das Modell positioniert: bei langen Workflows, Coding und Aufgaben, bei denen mehrere Schritte und Tools zusammenspielen.
Muse Spark 1.3 ist bereits in Muse Code und über die Meta Model API verfügbar. Der Max-Reasoning-Modus soll folgen, sobald Meta die zusätzlichen Sicherheitstests abgeschlossen hat. Außerdem kündigt der Konzern größere Modelle und eine Open-Weights-Version von Muse Spark an.
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