Item: Meta: Muse Spark 1.1
Author: Patrick Zandl

Meta: Muse Spark 1.1

meta/muse-spark-1.1

Muse Spark 1.1 je vysoce kompetentní model pro vývojáře, kteří potřebují budovat agenty schopné analyzovat komplexní mix textu, videa a audia v rámci masivního kontextu za rozumnou cenu.

✦

Killer Feature Nativní integrace analýzy videa a audia přímo do 1M kontextového okna bez nutnosti externích přepisovacích nástrojů.

⚠

Skryté riziko Vyšší cena výstupních tokenů může nečekaně prodražit agentní workflow, které generují rozsáhlé logy nebo dlouhé odpovědi.

$1.25 / 1M vstup

$4.25 / 1M výstup

1.0M kontext

textimagevideofileaudio text Agentní systémyMultimodální analýzaZpracování dlouhého kontextu

📊 Orientační hodnocení

👁️ Multimodalita

Výborný

🤖 Agenti

Výborný

📏 Kontextové okno

N/A

Uvedená čísla jsou odhad LLM analyzátoru na základě popisu modelu, nikoli měřené benchmarky. Pro tento model jsme zatím nenašli dostatek publikovaných benchmarků k výpočtu VibeCode skóre.

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model	Cenové srovnání	Poznámka
Meta Muse Spark 1.1	← Právě prohlížíte	—
OpenAI gpt-5.6-luna	Muse Spark má o 25 % dražší vstup (1,25 USD vs 1,00 USD), ale levnější výstup (4,25 USD vs 6,00 USD).	Oba modely cílí na segment s ~1M kontextem. Muse Spark se více profiluje na nativní zpracování videa a audia pro agenty, zatímco Luna nabízí silný univerzální reasoning.
Anthropic claude-sonnet-5	Muse Spark je výrazně levnější (1,25 USD/4,25 USD vs 2,00 USD/10,00 USD).	Claude Sonnet 5 je etalonem pro agentní úlohy a kódování. Muse Spark mu konkuruje agresivnější cenou a širší podporou vstupních modalit (audio/video), ačkoliv Sonnet může mít navrch v čistém textovém reasoningu.
DeepSeek deepseek-v4-pro	DeepSeek je zhruba 3x levnější na vstupu a 5x levnější na výstupu.	DeepSeek v4 Pro nabízí stejné 1M kontextové okno za zlomek ceny. Muse Spark si svou vyšší cenu obhajuje pokročilými multimodálními schopnostmi (video/audio), které DeepSeek v této míře nepodporuje.

🎯 Rozhodovací pomocník

✓

Použij když...

Analýza a sumarizace dlouhých video a audio záznamů
Extrakce strukturovaných dat z rozsáhlých PDF dokumentů
Budování autonomních agentů vyžadujících multimodální vnímání

✗

Nepoužívej když...

Úlohy vyžadující generování obrázků nebo audia
Jednoduché textové klasifikace, kde postačí levnější modely

Ideální pro:

Vývojáři AI agentůDatoví analyticiVýzkumníci pracující s multimédii

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Široká multimodalita

Nativně přijímá text, obrázky, video, audio i soubory (PDF), což umožňuje komplexní analýzu různorodých datových sad v jednom volání API.

Kapacita kontextu

Kontextové okno 1 048 576 tokenů je dostatečné pro analýzu celých knih, rozsáhlých kódových bází nebo dlouhých video a audio záznamů.

Agentní schopnosti

Architektura je přímo optimalizována pro autonomní rozhodování, plánování a používání nástrojů (tool use).

− Slabé stránky

Asymetrie ceny

Cena za výstupní tokeny (4,25 USD/1M) je více než trojnásobná oproti vstupním (1,25 USD/1M), což prodražuje úlohy náročné na generování dlouhých textů.

Jednosměrná multimodalita

Model dokáže multimédia pouze analyzovat (vstup), ale výstupem je striktně pouze text.

📝 Detailní popis

Muse Spark 1.1 is a multimodal reasoning model from Meta, built for agentic tasks. It accepts text, images, video, audio, and PDF documents and returns text, with a 1M-token context…

Unikátní charakteristiky

Muse Spark 1.1 je nativně multimodální model od Mety, který je specificky navržen pro autonomní agentní úlohy. Vyniká schopností zpracovávat širokou škálu vstupů včetně videa, audia a PDF dokumentů v rámci masivního kontextového okna o velikosti 1 milionu tokenů.

Silné stránky

Široká multimodalita