Muse
Muse Spark 1.3 (xhigh)
Maximum thinking effort model from Muse specializing in Olympiad mathematics and complex proofs.
বুদ্ধিমত্তা
0.0 #766
শীর্ষ 100% স্তর
আউটপুট গতি
65 t/s
ITL 15.4 ms/tok
ব্লেন্ডেড মূল্য (3:1)
$4.375 /1M
ইনপুট $2.5/M · আউটপুট $10/M
কনটেক্সট
256K
≈ 655টি A4 পৃষ্ঠা · সর্বোচ্চ আউটপুট 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Muse Spark 1.3 (xhigh)
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- Up to 65,536 output tokens per response
- Cheap prompt-cache reads at $0.25/1M
- Reasoning mode with adjustable effort levels
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- Architecture and weights undisclosed — API access only
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
Quantitative pipelines
Numeric reasoning for finance, science and engineering calculations.
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
প্রথমে
OPENROUTER_API_KEY সেট করুন — API কী নিনcurl 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.
অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
API ডিপ্লয়মেন্ট
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
ভেতরের কাঠামো
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.25/1M tokens.
প্রকাশের তারিখ
১০ আগ, ২০২৬
প্যারামিটার
Not disclosed
লাইসেন্স
Proprietary
কনটেক্সট উইন্ডো
262,144 tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
65,536 tokens
মডালিটি
text + image
ক্যাশে মূল্য
রিড $0.25 · রাইট $3.125 /1M
রিজনিং
এফর্ট লেভেল
ইনপুট দাম
$2.5/M
আউটপুট দাম
$10/M
আউটপুট গতি
65 t/s
প্রথম টোকেনের সময়
—
ডেটা আপডেট
২৬ অক্টো, ২০২৬
আনুমানিক মাসিক বিল
আনুমানিক মাসিক খরচ
$0.00
GPT-4o-র তুলনায় সঞ্চয় হিসাব হচ্ছে…
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
GitHub Markdown ব্যাজ
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}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
প্রিভিউ
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Muse-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে Muse Spark 1.3 (xhigh)-এর নিকটতম বিকল্প।