뮤즈 스파크 1.3

뮤즈 스파크 1.3은 Meta Superintelligence Labs가 2026년 9월 2일 공개한 멀티모달 추론 모델이다. 한 번 답하고 끝내지 않고 계획을 세우고, 도구를 부르고, 결과를 확인하며 작업을 끝까지 끌고 가도록 다듬어서 저장소 단위 코딩과 긴 에이전트 작업을 맡길 때 쓴다.

1.2를 쓰고 있다면 모델 ID만 바꾸면 된다

엔드포인트, SDK, 가격이 1.2와 같아서 Meta Model API에서 모델 ID를 muse-spark-1.3으로 바꾸기만 하면 된다. 함수 호출은 tools와 tool_choice로 붙이고, 구조화된 출력이 필요하면 response_format에 JSON 스키마를 넣는다. OpenRouter에도 올라와 있어서 쓰던 클라이언트에서 모델 이름만 바꿔 시험해 볼 수 있다.

터미널에서 쓰려면 Muse Code 에이전트를 설치한다. 지금 베타는 macOS와 Linux만 되고 Windows는 아직 안 된다.

지시는 다 적지 말고 열어 둔다

이 모델은 지시가 모호하면 직접 되묻도록 만들어졌다. 조건을 처음부터 빽빽하게 다 적어 넣으면 이렇게 되묻는 기능이 오히려 꺼진다. 큰 작업은 목표만 주고, 모델이 묻는 질문에 답하면서 범위를 좁혀 가는 편이 이 모델에 맞다.

싼 요금제는 데이터로 값을 치른다

요금제가 둘이다. muse-spark-1.3-contributor는 훨씬 싼 대신 프롬프트와 출력이 메타의 제품 개선에 쓰일 수 있다. OpenCode Zen에서는 이 버전을 무료로 열어 둬서, OpenCode의 모델 선택 메뉴에서 고르기만 하면 비용 없이 써 볼 수 있다.

100만 토큰당 가격. 캐시 읽기는 일반 $0.15, contributor $0.002.

효율 수치는 메타 내부 비교라 직접 재 봐야 한다

메타는 1.2보다 도구 호출과 토큰이 줄었다고 하지만, 어떤 작업으로 비교했는지 공개하지 않았다. 실사용 후기도 엇갈린다. 1.2보다 낫다는 반응이 있는 한편, 토큰을 많이 쓰고 작업 중간에 멈춰서 "continue"로 한 번 더 밀어 줘야 했다는 후기도 있다. 도입하기 전에 내 저장소에서 기존 모델과 같은 과제를 나란히 돌려 보고 정하는 게 안전하다.

주로 코딩 에이전트에 일을 통째로 맡긴다

가장 흔한 쓰임은 코딩 에이전트의 모델로 두고 목표를 준 뒤, 모델이 계획하고 고치고 확인하게 하는 방식이다. 비용이 걱정되면 공개 코드에서는 contributor 요금제로 먼저 시험해 본다.