Meta lança o Muse Spark 1.3, focado em agentes mais autónomos

A Meta anunciou o Muse Spark 1.3, uma nova versão do seu modelo de IA vocacionado para tarefas agênticas e de programação. O modelo já está disponível no Muse Code e através da API Meta Model, a interface que disponibiliza os modelos da empresa a programadores externos. Segundo a Meta, esta versão foi concebida para lidar melhor com tarefas longas, de várias etapas: perante um objetivo aberto, o modelo recorre a ferramentas para reunir informação, identifica falhas no seu próprio planeamento e regista o que vai descobrindo ao longo do caminho.

Como o modelo lida com o que não sabe

Quando uma instrução é ambígua, o Muse Spark 1.3 pode interromper o trabalho para pedir esclarecimentos, em vez de avançar com um pressuposto. Perante um obstáculo que não consegue ultrapassar sozinho, pode pedir ajuda; e antes de uma ação com consequências importantes, pede confirmação ao utilizador. Este pode também optar por receber atualizações frequentes sobre o andamento da tarefa, ou deixar o sistema a trabalhar em segundo plano até terminar.

Os avanços destacados pela Meta

A empresa enumera vários progressos em relação à versão anterior: maior precisão a seguir instruções longas, melhor preservação de requisitos e restrições ao longo de toda a tarefa, melhor gestão de vários pedidos dentro da mesma conversa, maior consciência sobre o que o modelo sabe ou não sabe, e menor tendência para inventar resultados. Em programação, a Meta afirma que o modelo se tornou menos verboso e mais eficiente.

• Cerca de 20% menos chamadas a ferramentas do que o Muse Spark 1.2, em testes internos comparativos
• Cerca de 25% menos tokens consumidos na mesma comparação
• O modo de raciocínio máximo ('max') só ficará disponível após testes de segurança adicionais, sem data indicada pela Meta

O quarto modelo da série em cinco meses

O Muse Spark 1.3 é o quarto lançamento da série em cinco meses: a linhagem estreou em abril, seguiu-se a versão 1.1 em julho e a 1.2 em agosto, segundo o site alemão The Decoder, que cruzou estes números com os benchmarks da Artificial Analysis. A nova versão chega em dois patamares: 'max', em pré-visualização limitada a parceiros, e 'xhigh', já disponível de forma geral. No Intelligence Index da Artificial Analysis, o patamar max obtém 62 pontos e o xhigh 61, contra 57 em agosto e 53 em julho.

O que mudou nos benchmarks de agentes

No τ³-Bench Banking, um teste que avalia agentes a manipular ferramentas num cenário bancário simulado, o patamar max atinge 52%, atualmente a melhor marca da tabela da Artificial Analysis; o xhigh atinge 47%, empatado com o Claude Fable 5.1 (max), da Anthropic, e com o GLM-5.3-Flash. A versão anterior, a 1.2, tinha ficado nos 35% no mesmo teste. Já no Terminal-Bench 2.1, dedicado à programação em terminal, o xhigh subiu de 80% para 85% e o max chegou aos 86% — ainda atrás do Claude Fable 5.1, que lidera a tabela com 91,4% no patamar max.

No GDPval-AA v2, um conjunto de 220 tarefas profissionais reais avaliadas numa escala Elo calibrada pelo desempenho humano, a Meta passou de 1615 para 1709 e depois para 1754 pontos entre versões. O Claude Fable 5.1 (max) continua à frente, com 1853 pontos; para se aproximar dessa diferença, a variante max do Muse Spark consome mais 62% de tokens de raciocínio do que a xhigh. No GPQA Diamond, uma bateria de perguntas científicas de nível especialista, o Muse Spark passou de 90% para 94% — no grupo da frente, mas atrás do Gemini 3.8 Flash (high, 95,3%) e do Grok 4.6 (high, 94,9%). No CritPt, um teste de física de investigação, a evolução foi de 18% para 26%, com a liderança ainda nas mãos do GPT-5.6 Sol (max, 32,3%) e do Claude Fable 5.1 (xhigh, 31,1%).

Nem tudo melhorou: o AA-LCR recuou de 83% para 79% face à versão 1.2, e a precisão factual no AA-Omniscience caiu até três pontos, porque o modelo passou a recusar responder com mais frequência quando está incerto.

Preço sem alterações, segurança reforçada

Quanto ao preço, a Meta manteve 1,25 dólares por milhão de tokens de entrada e 4,25 dólares por milhão de tokens de saída — os mesmos valores da versão anterior. Uma tarefa do índice de inteligência custa, em média, 0,55 dólares, o valor mais baixo entre os modelos com 59 ou mais pontos nesse índice; a concorrência cobra entre 0,94 e 1,23 dólares pela mesma tarefa. Ainda assim, o Muse Spark 1.3 fica mais caro do que o 1.2, que custava 0,40 dólares por tarefa — a Meta ainda não anunciou o preço da variante max. A empresa afirmou ainda que estão a caminho modelos maiores, além de uma futura versão de pesos abertos (open-weights).

Em segurança, a Meta garante que o Muse Spark 1.3 resiste melhor a entradas adversárias e a tentativas de injeção de prompt, e avalia com mais precisão se uma ação é irreversível antes de a executar. É por isso que o modo de raciocínio máximo só deverá ser aberto depois de rondas adicionais de testes de segurança — sem prazo comunicado pela Meta.

Para programadores e startups portuguesas que hoje escolhem entre o ecossistema mais aberto da Meta e os modelos fechados da Anthropic ou da Google para programação agêntica, o Muse Spark 1.3 muda a equação em dois pontos. Primeiro, um custo por tarefa entre os mais baixos do mercado alivia a fatura de agentes que trabalham durante horas — uma vantagem real para equipas portuguesas que pagam as suas APIs em dólares com orçamentos fixados em euros. Segundo, o anúncio de uma futura versão de pesos abertos reforça uma via que já interessa a empresas europeias preocupadas com a soberania dos dados e com o cumprimento do RGPD, numa altura em que alojar o modelo em infraestrutura própria se torna um argumento comercial. A distância para o Claude Fable 5.1, que continua à frente na maioria dos benchmarks citados, não desapareceu, mas encolheu o suficiente para que a escolha deixe de ser óbvia.