L'article de Meta[1] AI Research 'Introducing Muse Spark 1.1' est daté du 9 juillet 2026 et commence par 'Today, we're excited to introduce Muse Spark 1.1' ; TechCrunch[5] a rapporté le lancement le même jour, tandis que la fiche OpenRouter[2] du 16 juillet correspond à la date à laquelle le routeur l'a ajouté.
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- 9 juil. 2026CONFIANCE 90 %selon la source
Sortie de Muse Spark 1.1
Traduit automatiquement de l’original
Titre original: Muse Spark 1.1 Released
Meta publie Muse Spark 1.1, un modèle de raisonnement multimodal pour les tâches agentiques doté d'une fenêtre de contexte de 1M jetons, ainsi qu'un aperçu public de la Meta Model API à $1.25 par million de jetons en entrée et $4.25 par million de jetons en sortie ; il obtient 51 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index.
- Meta a lancé Muse Spark 1.1 le 9 juillet 2026, le qualifiant de 'dernier modèle de Meta Superintelligence Labs et amélioration significative par rapport à Muse Spark', un modèle de raisonnement multimodal pour les tâches agentiques avec de nets progrès dans l'utilisation d'outils et d'ordinateur, le codage et la compréhension multimodale[1]
- Elle a aussi ouvert un aperçu public de la nouvelle Meta Model API, la première fois, selon Meta, que les développeurs pouvaient commencer à créer avec le modèle via une API (Artificial Analysis a noté que le premier Muse Spark n'avait pas d'API publique), et il est devenu disponible en mode 'Thinking' dans l'application Meta AI et sur meta.ai ; Meta a lancé Muse Image la même semaine[1]
- L'argument de vente est le travail agentique : il planifie et délègue à des sous-agents parallèles, gère un contexte de 1M jetons en compactant ce dont les étapes suivantes ont besoin et, pour l'utilisation de l'ordinateur, écrit des scripts lorsque l'automatisation est plus rapide et clique lorsque l'interaction directe est plus simple[1]
- Artificial Analysis lui a attribué 51 sur son Intelligence Index, soit 8 points de plus que les 43 de Muse Spark 1.0 en trois mois, à égalité avec GLM-5.2 (max), GPT-5.4 (xhigh) et GPT-5.6 Luna (max) ; Grok 4.5 (54), Claude Opus 4.8 (56), GPT-5.6 Sol (59) et Claude Fable 5 (60) se situaient au-dessus[4]
- Les gains se sont concentrés dans le codage (Coding Index de 59 à 71), la science (SciCode de 52 % à 58 %, Humanity's Last Exam de 40 % à 45 %) et les connaissances, tandis que GDPval-AA v2 est passé de 1,144 à 1,376 Elo et que le travail de connaissance agentique restait en retrait par rapport à la frontière[4]
- Les hallucinations sont passées de 73 % à 38 %, mais surtout parce que le modèle tente de répondre à moins de questions (taux de tentative de 95 % à 82 %, précision de 45 % à 41 %) ; à environ $0.26 par tâche de l'indice, il est moins cher que GLM-5.2 ($0.37) et GPT-5.4 ($0.89)[3][4]
- Zuckerberg l'a qualifié de 'modèle agentique et de codage solide à un prix très bas' ; TechCrunch a noté que Meta reste derrière Anthropic et OpenAI, qui proposent des modèles similaires depuis un certain temps[5]
Principales fonctionnalités
- Une fenêtre de contexte de 1M jetons, contre 262k pour Muse Spark 1.0, avec entrée de texte, d'image, de vidéo et de PDF et sortie de texte[2][4]
- Tarifé $1.25 par million de jetons en entrée, $0.15 par million de jetons en entrée mis en cache et $4.25 par million de jetons en sortie sur l'API de Meta[2][4]
- Les soutiens de partenaires au lancement sont venus d'Amjad Masad de Replit ('une base agentique complète'), de Saoud Rizwan de Cline, de Yashodha Bhavnani de Box et de Dave Morin de la OpenClaw Foundation[1]
- Meta indique que les tests de sécurité menés selon son Advanced AI Scaling Framework ont placé les risques chimiques et biologiques, de cybersécurité et de perte de contrôle dans des marges sûres, avec une meilleure résistance aux jailbreaks et à l'injection de prompts et une moindre complaisance[1]
- Sur l'API propre de Meta, Artificial Analysis a mesuré une médiane d'environ 114 jetons de sortie par seconde et à peu près 21 secondes avant le premier jeton de réponse[4]