Muse Spark 1.3: 무엇이 바뀌었고, 얼마이며, 어디서 쓸 수 있나
Meta의 9월 모델 업데이트로 Muse Code 안의 Muse Spark 1.2가 가격 인상 없이 교체되었습니다. 눈길을 끄는 벤치마크에는 단서가 붙어 있고, 청구서에는 효율 개선이 더 중요할 수 있습니다.
9월 2일에 출시된 것
Meta는 1.2 출시 4주 만인 2026년 9월 2일에 Muse Spark 1.3을 출시했습니다. 같은 날 Muse Code의 기반 모델로, 그리고 Meta Model API에 배포되었으며, 유료 개발자 액세스는 9월 3일에 열렸습니다. API에서는 익숙한 두 가지 변형으로 제공됩니다. 데이터가 Meta 제품 개선에 절대 사용되지 않는 muse-spark-1.3, 그리고 데이터가 사용되는 대신 훨씬 저렴한 muse-spark-1.3-contributor입니다. 컨텍스트 윈도우는 여전히 100만 토큰이며, 모델은 텍스트, 이미지, 동영상을 입력으로 받아 텍스트를 반환합니다.
Muse Code를 쓰고 있다면 따로 할 일은 없습니다. 에이전트가 알아서 1.3으로 넘어갔습니다.
실제로 달라진 점
Meta는 1.3을 순수한 성능보다 실사용성에 초점을 맞춰 소개합니다:
- 더 긴 스레드. 하나의 스레드 안에서 여러 워크플로우에 걸친 장기 작업을 지속할 수 있습니다. Muse Code가 베타를 졸업하면서 추가된 Workflows 기능과 잘 맞는 부분입니다.
- 추측하지 않고 질문한다. 명확히 하기 위한 질문을 던지고, 막히면 막혔다고 알리며, 도달하지 못한 결과를 보고하는 대신 자신의 한계를 더 정확하게 가늠합니다.
- 더 가벼운 실행. Meta 엔지니어들의 비교에서, 같은 코딩 작업을 1.2보다 도구 호출은 약 20%, 토큰은 25% 적게 쓰고 끝냈습니다.
청구서가 알아차리는 건 바로 이 마지막 항목입니다. 가격은 그대로이므로 태스크당 토큰이 줄어들면 그대로 할인이 됩니다. 이 감소 폭이 여러분의 워크로드에서도 유지된다면, 1.2에서 토큰 비용으로 $1.00가 들던 작업이 1.3에서는 $0.75 가까이로 줄어듭니다.
벤치마크의 단서
Meta가 출시와 함께 공개한 성적표는 강력합니다. 하지만 가장 좋은 숫자는 max 추론 구성에서 나온 것으로, 이 구성은 출시 시점에도 안전성 테스트를 마무리하는 중이었고 제한된 파트너에게만 제공되었습니다. 이 구성에 대해 Meta가 보고한 수치는 다음과 같습니다:
| 벤치마크 | Muse Spark 1.3(max) |
|---|---|
| DeepSWE 1.1 | 75.4% |
| Terminal-Bench 2.1 | 88.8% |
| SWEAtlas CodeBase QnA | 59.4% |
| 긴 컨텍스트 검색(MRCR, 256K–512K) | 98.5% |
DataCamp가 정리한 성적표에 따르면, 이는 DeepSWE에서 GPT-5.6 Sol(73.0)과 Claude Opus 5(74.0)를 앞서는 수치입니다. 출시 시점에 대부분의 개발자가 쓰게 되는 구성은 점수가 더 낮습니다. VentureBeat의 비교에서 실제 출시된 모델은 Artificial Analysis Intelligence Index 61점으로 GPT-5.6 Sol(max), Claude Opus 5(high)와 같은 수준이었지만, OSWorld 2.0(57.2 대 66.9)과 JobBench(61.2 대 64.9) 같은 에이전트 태스크에서는 max와 격차를 보였습니다. 맨 앞의 표는 상한선으로 보고, 첫 세션에서 체감할 성능으로 여기지는 마세요.
비용
가격표는 달라진 게 없습니다:
| 100만 토큰당 | 표준(muse-spark-1.3) |
Contributor(muse-spark-1.3-contributor) |
|---|---|---|
| 입력 | $1.25 | $0.10 |
| 캐시된 입력 | $0.15 | $0.002 |
| 출력 | $4.25 | $0.20 |
Muse Code 안에서는 $5부터 시작하는 월 구독 플랜으로 토큰 과금을 아예 건너뛸 수도 있습니다. 선택지 비교는 가격 페이지에서 확인하세요.
어디서 쓸 수 있나
- Muse Code — 기본 모델이며,
/model로 세션 중간에 변형을 전환할 수 있습니다. - Meta Model API — OpenAI 및 Anthropic SDK와 드롭인 호환됩니다. 모델 ID만 바꾸고 코드는 그대로 두면 됩니다.
- OpenRouter —
muse-spark-1.3과muse-spark-1.3-contributor모두 등록되어 있습니다. - Cursor — 팀 및 엔터프라이즈 플랜에서는 관리자가 먼저 Meta 프로바이더를 활성화해야 합니다. Cursor는 300K 토큰 컨텍스트를, Max Mode에서는 전체 1M을 동일한 토큰당 요금으로 제공합니다.
Muse Spark는 오픈소스인가?
아닙니다. Muse Spark는 Meta의 제품과 API를 통해서만 사용할 수 있습니다. Meta의 오픈 웨이트 모델은 2026년 8월 10일에 공개된 Muse Glimmer입니다. Muse Spark에서 증류한 300억 파라미터 규모의 에이전트형 모델로, Apache 2.0 라이선스이며, 양자화하면(약 20GB) 소비자용 GPU 한 장으로 돌릴 수 있을 만큼 작습니다. 가중치는 Hugging Face에 meta-models/Muse-Glimmer-30B로 올라와 있고, Ollama와 LM Studio에서 실행됩니다. Meta는 Glimmer를 Muse Code용 모델로 안내하지 않았으므로, 같은 에이전트의 무료 버전이 아니라 별개의 로컬 옵션으로 생각하는 게 맞습니다.
갈아타야 할까?
Muse Code를 쓰고 있다면 이미 갈아탔습니다. API로 Muse Spark 1.2를 호출하고 있다면, 전환은 모델 ID 한 줄만 바꾸면 됩니다. 다만 전환 전후로 직접 쓰는 프롬프트를 돌려보세요. “토큰 절감”은 평균값이고, 여러분의 워크로드는 평균이 아니니까요. Spark 라인이 여기까지 온 과정은 Muse Spark 1.2 훈련 방식 분석에서, 경쟁 에이전트들과의 비교는 비교 페이지에서 확인하세요.