model-insightAI 모델 인사이트
패밀리 사이트

새 글 수는 최근 24시간 발행 기준입니다.

Meta · 모델

Muse Spark 1.1

API자동 감지출시 2026년 7월 16일Meta/muse-spark-1.1공식 문서 ↗
종합 레이팅1041 · 83위레이팅 벤치 43개
컨텍스트 창1.0M최대 출력 944K
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$1.25 / $4.25혼합 $2.00
파라미터—
라이선스commercial API
벤치 점수85개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안

AI AI 해설

2026년 10월 18일 생성

긴 컨텍스트·출력이 강점이며 에이전트 분야가 상대적으로 두드러진 상용 API

업무 적합성

상용 API 모델로 컨텍스트 1.0M, 최대 출력 944K를 제공한다. 가격은 1M 토큰당 입력 $1.25, 출력 $4.25다. 긴 문서 처리와 대규모 결과 생성이 필요한 업무에서 검토할 만하다.

레이팅 해석

종합 레이팅은 1046(76위), 기준 벤치는 43개다. 분야별로 에이전트 1028(30위), 코딩 1001(70위), 추론·지식 1015(74위), 과학·보안 862(21위)다. 멀티모달은 1040이며 순위 자료 없음이다.

벤치 근거

model-insight 산출 지수는 종합 56.3, 추론 52.1, 코딩 49.7, 에이전트 54.3이다. SWE-bench Pro 61.5%, Terminal-Bench 2.1 80%, DeepSWE 1.1 53%, CharXiv-R 88.4%는 공급사 발표 미검증 수치다.

비교와 최신성

레이팅이 비슷한 모델은 GLM-5 1048(74위), Gemma 4 31B 1048(75위), A.X-K2 1043(77위), GPT-5.4 Mini 1042(78위)다. 같은 공급사에는 더 최근 출시 모델이 있어 도입 전 최신 라인업도 확인할 필요가 있다.

수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.

분야별 레이팅

비슷한 모델과 비교 →
분야레이팅분야 순위벤치 수
코딩1002713
에이전트1028316
추론·지식10137928
멀티모달1041—1
과학·보안862215
차트를 불러오는 중입니다…

분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.

벤치마크 점수

85개 · 프로필별 순위

코딩

벤치프로필점수순위백분위출처
MI 코딩 지수model-insight 산출49.771 / 14752확인됨 ↗
SWE-bench Pro공급사 발표61.5%18 / 4662자기보고 ↗
Terminal-Bench 2.1공급사 발표80%16 / 3556자기보고 ↗
DeepSWE 1.1공급사 발표53%31 / 3512자기보고 ↗

에이전트

벤치프로필점수순위백분위출처
MI 에이전트 지수model-insight 산출54.331 / 8765확인됨 ↗
AgentDojoresearch/ai.meta.com0.73 / 433인용 ↗
AgentHarmresearch/ai.meta.com3.42 / 467인용 ↗
AgentHarm Verified (benign)research/ai.meta.com16.53 / 433인용 ↗
Agentic Misalignmentresearch/ai.meta.com1.12 / 467인용 ↗
Refusals: Chemical Agentsresearch/ai.meta.com99.81 / 4100인용 ↗
SeqQAresearch/ai.meta.com98.22 / 375인용 ↗

추론·지식

벤치프로필점수순위백분위출처
MI 종합 지수model-insight 산출55.483 / 20460확인됨 ↗
MI 추론 지수model-insight 산출51.979 / 17856확인됨 ↗
AIRS-Benchresearch/ai.meta.com77.04 / 40인용 ↗
Alignment Fakingresearch/ai.meta.com-0.24 / 40인용 ↗
DeceptionBenchresearch/ai.meta.com0.14 / 417인용 ↗
FORTRESSresearch/ai.meta.com12.34 / 40인용 ↗
GDM Situational Awarenessresearch/ai.meta.com55.12 / 467인용 ↗
GDM-Stealthresearch/ai.meta.com2.02 / 467인용 ↗
GraySwan ARTresearch/ai.meta.com0.33 / 433인용 ↗
HLE Calibrationresearch/ai.meta.com23.44 / 40인용 ↗
Internal Sycophancyresearch/ai.meta.com49.22 / 467인용 ↗
MASKresearch/ai.meta.com95.71 / 4100인용 ↗
OR-Benchresearch/ai.meta.com4.82 / 467인용 ↗
Poly-Guard Benchresearch/ai.meta.com6.94 / 40인용 ↗
Refusals: BioTIERresearch/ai.meta.com97.71 / 4100인용 ↗
SAVE-Benchresearch/ai.meta.com90.71 / 4100인용 ↗
SHADE-Arenaresearch/ai.meta.com6.82 / 467인용 ↗
Social Engineeringresearch/ai.meta.com5.13 / 433인용 ↗
StrongREJECT v2research/ai.meta.com0.54 / 417인용 ↗
CyBenchresearch/ai.meta.com92.93 / 30인용 ↗
WMDP-Bioresearch/ai.meta.com89.03 / 30인용 ↗
WMDP-Chemresearch/ai.meta.com87.01 / 3100인용 ↗
ABC Bench (Fragment Design)research/ai.meta.com97.01 / 3100인용 ↗
ABC Bench (Liquid Handling)research/ai.meta.com93.72 / 350인용 ↗
BioDesign Toolsresearch/ai.meta.com55.23 / 30인용 ↗
CyScenarioBenchresearch/ai.meta.com0.53 / 30인용 ↗
HPCTresearch/ai.meta.com61.93 / 30인용 ↗
MBCTresearch/ai.meta.com53.22 / 350인용 ↗
ProtocolQAresearch/ai.meta.com88.02 / 350인용 ↗
VCTresearch/ai.meta.com52.02 / 350인용 ↗
Atomic Challenges - Easyresearch/ai.meta.com74.31 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Easyresearch/ai.meta.com92.91 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Evasionresearch/ai.meta.com47.81 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Evasionresearch/ai.meta.com68.81 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Expertresearch/ai.meta.com0.01 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Expertresearch/ai.meta.com0.01 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Hardresearch/ai.meta.com78.01 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Hardresearch/ai.meta.com1001 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Mediumresearch/ai.meta.com62.51 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Mediumresearch/ai.meta.com75.01 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Networkresearch/ai.meta.com91.71 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Networkresearch/ai.meta.com1001 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Overallresearch/ai.meta.com67.01 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Overallresearch/ai.meta.com82.51 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Vuln. R&Eresearch/ai.meta.com72.71 / 150인용 ↗
Atomic Challenges - Vuln. R&Eresearch/ai.meta.com86.71 / 150인용 ↗
Curated CTF - Cryptoresearch/ai.meta.com92.01 / 150인용 ↗
Curated CTF - Easyresearch/ai.meta.com96.51 / 150인용 ↗
Curated CTF - Forensicsresearch/ai.meta.com88.31 / 150인용 ↗
Curated CTF - Hardresearch/ai.meta.com83.01 / 150인용 ↗
Curated CTF - Mediumresearch/ai.meta.com86.31 / 150인용 ↗
Curated CTF - Miscresearch/ai.meta.com93.51 / 150인용 ↗
Curated CTF - Overallresearch/ai.meta.com89.91 / 150인용 ↗
Curated CTF - Pwnresearch/ai.meta.com80.41 / 150인용 ↗
Curated CTF - Revresearch/ai.meta.com98.21 / 150인용 ↗
Curated CTF - Webresearch/ai.meta.com78.61 / 150인용 ↗
Curated CTFsresearch/ai.meta.com89.91 / 150인용 ↗
Cybench - Cryptoresearch/ai.meta.com94.81 / 150인용 ↗
Cybench - Easyresearch/ai.meta.com1001 / 150인용 ↗
Cybench - Forensicsresearch/ai.meta.com1001 / 150인용 ↗
Cybench - Hardresearch/ai.meta.com76.11 / 150인용 ↗
Cybench - Mediumresearch/ai.meta.com94.21 / 150인용 ↗
Cybench - Miscresearch/ai.meta.com75.51 / 150인용 ↗
Cybench - Overallresearch/ai.meta.com92.91 / 150인용 ↗
Cybench - Pwnresearch/ai.meta.com1001 / 150인용 ↗
Cybench - Revresearch/ai.meta.com1001 / 150인용 ↗
Cybench - Webresearch/ai.meta.com87.31 / 150인용 ↗

멀티모달

벤치프로필점수순위백분위출처
CharXiv-R공급사 발표88.4%7 / 2777자기보고 ↗
ABC Bench (Screening Evasion)research/ai.meta.com63.21 / 150인용 ↗

과학·보안

벤치프로필점수순위백분위출처
Catastrophic Cyber Misuseresearch/ai.meta.com3.93 / 433인용 ↗
Cyber Misuse Chatresearch/ai.meta.com2.84 / 40인용 ↗
Cyber Misuse Chatresearch/ai.meta.com5.71 / 4100인용 ↗
CyberGymresearch/ai.meta.com59.03 / 30인용 ↗
ExploitGymresearch/ai.meta.com0.83 / 30인용 ↗

순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.

레이팅이 비슷한 모델

Meta의 다른 모델

공급사 →