메타의 뮤즈 스파크 1.3이 구글 모델을 전부 제쳤어요
2026년 9월 2일 공개 기준 · 출처 OpenRouter
나에게 무슨 뜻인지 먼저 보기 ↓메타가 2026년 9월 2일 최상위 모델 '뮤즈 스파크 1.3(Muse Spark 1.3)'을 공개했어요. 코딩 평가에서 DeepSWE v1.1 75.4%, 터미널벤치 2.1에서 88.8%로 GPT-5.6 솔과 동률을 기록했고, 긴 문서에서 필요한 부분을 찾아내는 평가(MRCR)에서는 98%대로 거의 독주했어요. 바로 앞 1.2와 비교하면 같은 일을 하는 데 도구 호출은 약 20%, 토큰은 약 25% 줄었어요.
다만 폭넓은 에이전트 업무 평가에서는 아직 클로드 오퍼스 5에 뒤집니다. 독립 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 지수에서는 구글 모델 전체를 앞질렀어요. 한 번에 다루는 분량은 100만 토큰이고 글·이미지·영상을 넣을 수 있어요.
눈여겨볼 건 방식이에요 — 메타는 라마 시절과 달리 가중치를 공개하지 않는 폐쇄형으로 갔고, 메타 모델 API나 자사 코딩 도구(뮤즈 코드)로만 쓸 수 있어요(그 뒤 10월 15일에 뮤즈 스파크를 내려받을 수 있는 공개판 '뮤즈 스파크 오픈'으로 따로 풀었어요).
이 글에 나온 용어
- 벤치마크
- — AI 실력을 재는 시험지예요. 터미널벤치·GDPval·OSWorld처럼 이름이 붙어 있어요. 회사가 직접 낸 점수는 자기에게 유리한 시험만 골랐을 수 있어요.
- 토큰
- — AI가 글을 잘게 쪼개 세는 단위예요. 글자 수와 비슷하지만 똑같지는 않아요. 개발자용 요금은 보통 "100만 토큰당 얼마"로 매겨요.
- 에이전트
- — 한 번 답하고 끝나는 게 아니라, 목표를 받으면 여러 단계로 나눠 검색·클릭·파일 작업까지 스스로 이어서 하는 AI예요.
- 오픈소스·가중치 공개
- — 누구나 내려받아 쓰고 고칠 수 있게 공개했다는 뜻이에요. AI 모델에서는 학습 결과 파일인 "가중치"를 공개했는지가 핵심이에요.
- API
- — 사람이 앱 화면에서 쓰는 대신 프로그램이 AI를 불러 쓰는 연결 통로예요. 개발자가 서비스를 만들 때 쓰고, 쓴 만큼 돈을 내요. 챗GPT·클로드 앱 구독료와는 따로예요.
나에게는 어떤 뜻인가요
"라마는 공짜로 받아서 우리 서버에 올려 쓴다"는 전제가 메타 최상위 모델에서는 더 이상 성립하지 않아요. 사내 도입 검토서에 라마를 무료 대안으로 적어 뒀다면 지금 버전 기준으로 다시 보셔야 해요. 반대로 공개 가중치 모델이 필요하면 이제 중국 쪽(딥시크·GLM·키미) 비중이 커지는 흐름이라, 사내 데이터 반출 규정과 함께 따져야 합니다.
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