Meta a publié le 15 octobre 2026 les poids de Muse Spark Open, un modèle que l'on peut télécharger et faire tourner soi-même. Mesuré par Artificial Analysis le 20 octobre, il obtient 38,9 à l'indice d'intelligence, le niveau de GPT-6 Luna (38,1) et de Claude Sonnet 5 (38,2), mais seulement 8,1 % sur Terminal-Bench 4.0.
Deux sources, jamais mélangées dans cet article : ce que mesure Artificial Analysis, évaluateur indépendant des éditeurs, et ce qu'annonce Meta sur la fiche officielle du modèle. Quand les deux existent pour une même épreuve, c'est la mesure indépendante qui sert à comparer.
Ce qui sort
Muse Spark Open est la version à poids ouverts de la famille Muse Spark, celle du laboratoire Meta Superintelligence Labs. La fiche d'Artificial Analysis donne les caractéristiques : 816 milliards de paramètres, dont 42 milliards actifs pour chaque token (une architecture à experts), une fenêtre de contexte d'un peu plus d'un million de tokens, un modèle qui raisonne avant de répondre, et une sortie datée du 15 octobre.
Ce qui change par rapport aux autres modèles Muse : on ne l'appelle pas par l'API de Meta, on le télécharge. Les fichiers sont sur Hugging Face, derrière une demande d'accès, sous la « Muse Model License ». Cette licence n'est pas une licence libre au sens habituel. Sa section 3 impose un accord écrit séparé avec Meta à qui veut vendre le modèle comme un service d'API (« Model as a Service »). Elle exclut de cette contrainte l'usage interne, la recherche, et l'emploi du modèle comme composant d'un produit qui n'est pas lui-même un service de modèle.
Ce que l'annonce ne dit pas : aucun prix au token chez Meta, puisque le modèle n'est pas dans son API, et aucune mesure publiée par Meta sur Terminal-Bench 4.0, la version la plus récente de l'épreuve.
Benchmarks
| Épreuve | Mesuré (Artificial Analysis, 20/10/2026) | Annoncé (Meta, fiche du modèle) |
|---|---|---|
| Indice d'intelligence Artificial Analysis | 38,9 | non publié |
| Terminal-Bench 4.0 (tâches dans un terminal) | 8,1 % | non publié |
| Terminal-Bench 2.1 | 76,4 % | 76,4 % (agent Terminus 2) |
| GPQA Diamond (questions scientifiques de niveau doctorat) | 89,0 % | 89 % |
| Humanity's Last Exam | 43,9 % | 61 % (avec outils) |
| DeepSWE 1.1 (correction de code) | non mesuré | 60 % |
| Toolathlon Verified (usage d'outils) | non mesuré | 72,8 % |
| Video-MME v2 (compréhension de vidéos) | non mesuré | 61,5 % |
Lecture : sur les épreuves que les deux publient, la mesure indépendante rejoint l'annonce de Meta en sciences (GPQA) et sur Terminal-Bench 2.1, et s'en écarte sur Humanity's Last Exam, où Meta donne un score obtenu avec des outils.
L'écart qui compte est ailleurs. Entre Terminal-Bench 2.1 (76,4 %) et Terminal-Bench 4.0 (8,1 %), le score est divisé par neuf. La version 4.0 aligne des tâches plus longues, où l'agent doit enchaîner des dizaines d'étapes sans se perdre. C'est sur ce terrain que Muse Spark Open décroche.
Face aux modèles que vous utilisez déjà
Les modèles retenus ici sont ceux que ChatGPT et Claude servent par défaut aujourd'hui, et ceux qu'ils servaient juste avant. Côté OpenAI, GPT-6 Luna pour les offres gratuite et Go depuis le 8 octobre, GPT-6 Sol pour les offres payantes, et GPT-5.6 Luna, le modèle gratuit d'avant. Côté Anthropic, Claude Sonnet 5.5 (sorti le 28 septembre, que les applications Claude font tourner à l'effort moyen), et Claude Sonnet 5, annoncé le 30 juin comme modèle par défaut des offres Free et Pro. Muse Spark 1.3, le modèle de Meta vendu à l'API, complète le tableau.
| Modèle (réglage mesuré) | Rôle | Indice d'intelligence | Terminal-Bench 4.0 | Humanity's Last Exam | GPQA Diamond |
|---|---|---|---|---|---|
| Muse Spark Open (xhigh) | nouveau, poids ouverts | 38,9 | 8,1 % | 43,9 % | 89,0 % |
| GPT-6 Luna (max) | par défaut de ChatGPT gratuit | 38,1 | 12,6 % | 38,5 % | non mesuré |
| GPT-5.6 Luna (max) | génération précédente du gratuit | 37,3 | 11,6 % | 39,5 % | 91,1 % |
| GPT-6 Sol (max) | offres payantes de ChatGPT | 47,6 | 43,9 % | 47,9 % | non mesuré |
| Claude Sonnet 5.5 (medium) | réglage par défaut des apps Claude | 40,8 | 29,8 % | 39,8 % | non mesuré |
| Claude Sonnet 5.5 (max) | même modèle, effort maximal | 56,0 | 63,6 % | 55,0 % | non mesuré |
| Claude Sonnet 5 (max) | génération précédente | 38,2 | 14,1 % | 41,3 % | 91,1 % |
| Muse Spark 1.3 (max) | modèle de Meta à l'API | 48,1 | 33,3 % | 48,7 % | 93,5 % |
Origine unique : mesuré par Artificial Analysis, toutes les lignes relevées le 20 octobre 2026. « Non mesuré » : épreuve absente de la fiche de ce réglage.
Ce que le tableau dit, concrètement :
- Sur une tâche longue dans un terminal, Muse Spark Open réussit environ 8 fois sur 100. Claude Sonnet 5.5 au réglage des applications Claude en réussit 30, et GPT-6 Luna, le modèle de ChatGPT gratuit, 13 au réglage maximal.
- En raisonnement sur des questions difficiles (Humanity's Last Exam), il obtient 43,9 %, devant GPT-6 Luna (38,5 %), GPT-5.6 Luna (39,5 %), Claude Sonnet 5 (41,3 %) et Sonnet 5.5 à l'effort moyen (39,8 %).
- À l'indice général, il se place au niveau de Claude Sonnet 5 de juin et de GPT-6 Luna, à neuf points de Muse Spark 1.3, le modèle que Meta garde fermé.
Meta ouvre donc un modèle qui raisonne bien, et garde pour son API celui qui travaille le mieux seul.
Pour quels usages
Raisonnement et questions d'expert. GPQA Diamond (89,0 %) et Humanity's Last Exam (43,9 %) le placent au niveau des modèles fermés grand public. Pour un assistant interne qui répond sur une documentation technique, hébergé sur vos serveurs, il tient la comparaison.
Agents de code et automatisations longues : pas lui. Avec 8,1 % sur Terminal-Bench 4.0, il est loin de Claude Sonnet 5.5 et de GPT-6 Sol. Si votre projet consiste à laisser un agent modifier un dépôt ou piloter des outils sur des dizaines d'étapes, les chiffres ne le soutiennent pas. Pour ce cas, voyez plutôt quel modèle choisir pour un agent de code, prix compris.
Prix
- Chez Meta : aucun prix au token, le modèle n'est pas dans son API. Les poids se téléchargent ; le coût devient celui des serveurs.
- Chez un revendeur : 1,25 $ par million de tokens en entrée et 4,25 $ en sortie (catalogue LLM Gateway d'AssemblyAI, relevé du 20 octobre 2026).
- Pour situer : GPT-6 Luna coûte 0,10 / 0,50 $ et Claude Sonnet 5.5 2 / 10 $ sur les grilles officielles, au même relevé.
Le détail, le cache et le coût mensuel sur un scénario type sont sur notre page le prix de Muse Spark Open face aux autres modèles, mis à jour chaque jour.
Vitesse
Artificial Analysis mesure une médiane de 140 tokens par seconde sur des requêtes longues, avec un premier fragment de réponse en 0,8 seconde. Le modèle raisonne avant d'écrire : le premier mot de la réponse elle-même arrive après 15 secondes en médiane. Ces mesures portent sur des fournisseurs qui hébergent le modèle ; sur vos propres serveurs, tout dépendra du matériel. Muse Spark Open n'est pas encore dans notre page Vitesse des modèles IA.
Ce qu'on ne sait pas encore
- Le coût réel de l'hébergement. Un modèle de 816 milliards de paramètres ne tourne pas sur un poste de travail, même avec 42 milliards actifs par token. Aucune mesure publique ne donne encore le coût par million de tokens sur un serveur loué.
- Les épreuves que Meta n'a pas publiées. Pas de Terminal-Bench 4.0 dans l'annonce, et DeepSWE, Toolathlon ou Video-MME ne sont pas encore mesurés de façon indépendante.
- Le réglage d'effort. Artificial Analysis ne mesure qu'un réglage (xhigh) : on ne sait pas encore ce que donne le modèle à un effort plus bas, plus rapide et moins cher.
- La portée exacte de la licence pour une entreprise qui l'intègre à un service client : la frontière entre « composant d'un produit » et « service de modèle » se lit avec un juriste, pas dans un article.
Ce qu'il faut retenir
En raisonnement, Muse Spark Open rejoint ce que ChatGPT et Claude servent à leurs utilisateurs gratuits, avec des poids que l'on peut héberger soi-même. Il ne les rejoint pas sur les tâches longues en autonomie, et son poids le réserve à des équipes qui ont l'infrastructure pour l'héberger.
Le choix d'un modèle se fait sur vos tâches, pas sur un indice : quelles données doivent rester chez vous, quelles tâches tournent seules, comment on vérifie les réponses. Si vous voulez qu'on teste Muse Spark Open sur vos propres cas avant de trancher, réservez un diagnostic IA de 30 minutes.
Sources
- Artificial Analysis, fiche Muse Spark Open et données des modèles comparés : artificialanalysis.ai/models/muse-spark-open, lue le 20/10/2026.
- Meta, fiche officielle du modèle et licence : huggingface.co/meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B, lue le 20/10/2026.
- Anthropic, annonce de Claude Sonnet 5 (modèle par défaut des offres Free et Pro) : anthropic.com/news/claude-sonnet-5, lue le 20/10/2026.
- Anthropic, annonce de Claude Sonnet 5.5 (effort moyen par défaut dans les applications) : anthropic.com/news/claude-sonnet-5-5, lue le 20/10/2026.
- OpenAI, modèles de ChatGPT par offre : notes de version de ChatGPT du 7 octobre 2026, non lues ce jour (page protégée contre les lecteurs automatiques) ; information reprise par Notebookcheck, « ChatGPT Free and Go users start getting GPT-6 Luna in Chat ».
- Prix : grilles officielles d'OpenAI et d'Anthropic, catalogue d'AssemblyAI, relevés du 20/10/2026 sur notre page Prix des modèles IA.