Muse
Muse Spark 1.3 (xhigh)
Maximum thinking effort model from Muse specializing in Olympiad mathematics and complex proofs.
الذكاء
0.0 #766
فئة أفضل 100%
سرعة الإخراج
65 t/s
ITL 15.4 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$4.375 /1M
إدخال $2.5/M · إخراج $10/M
السياق
256K
≈ 655 صفحة A4 · أقصى إخراج 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Muse Spark 1.3 (xhigh)
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Up to 65,536 output tokens per response
- Cheap prompt-cache reads at $0.25/1M
- Reasoning mode with adjustable effort levels
ما يجب الانتباه له
- Architecture and weights undisclosed — API access only
حالات استخدام قاتلة
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
Quantitative pipelines
Numeric reasoning for finance, science and engineering calculations.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
OPENROUTER_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "muse/muse-spark-1-3-xhigh",
"messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]
}'import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"],
)
resp = client.chat.completions.create(
model="muse/muse-spark-1-3-xhigh",
messages=[{"role": "user", "content": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)const res = await fetch("https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
Authorization: `Bearer ${process.env.OPENROUTER_API_KEY}`,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
model: "muse/muse-spark-1-3-xhigh",
messages: [{ role: "user", content: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }],
}),
});
console.log((await res.json()).choices[0].message.content);OpenRouter-compatible endpoint — one API for 300+ models.
الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.25/1M tokens.
تاريخ الإصدار
10 أغسطس 2026
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
262,144 tokens
أقصى إخراج
65,536 tokens
الوسائط
text + image
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.25 · كتابة $3.125 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$2.5/M
سعر الإخراج
$10/M
سرعة الإخراج
65 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
26 أكتوبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026musespark13xhigh,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Muse Spark 1.3 (xhigh)},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/muse-spark-1-3-xhigh}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Muse
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Muse Spark 1.3 (xhigh) استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.