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ARC Prize于2026年10月29日公布Meta的Muse Spark Open在ARC-AGI上的验证成绩:ARC-AGI-1为89.0%、每任务0.29美元,ARC-AGI-2为57.5%、每任务0.73美元,ARC-AGI-3在标准harness下为0.1%、每任务3.9K美元。ARC Prize称其v1/v2得分与Haiku 5.5和GPT-6 Luna相近,但成本约为后者的9倍;该模型在OpenRouter上定价为每百万输入1.25美元、每百万输出4.25美元。随推理档位提升,ARC-AGI-2从medium的29.4%(平均每任务55k tokens)升至xhigh的57.2%(每任务180k tokens)。
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- 来源:ARC Prize
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10月29日
ARC Prize一手
ARC Prize 公布 Muse Spark Open 在 ARC-AGI 上的推理扩展测试结果
ARC Prize 公布 Meta 的 Muse Spark Open 在 ARC-AGI 公开任务上的测试结果:ARC-AGI-2 随推理规模提升,medium 平均每任务 55k token 得 29.4%,high 150k token 得 51.0%,xhigh 180k token 得 57.2%。ARC-AGI-1 在 high 时已达 92.8%,xhigh 升至 94.0%。该模型在 ARC-AGI-2 上得 57.5%、每任务 0.73 美元,ARC-AGI-1 得 89.0%、每任务 0.29 美元,分数与 Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 相近但成本约为其 9 倍。
ARC Prize一手
ARC Prize 公布 Meta Muse Spark Open 在 ARC-AGI 各版本的评测成绩
ARC Prize 公布 Meta Muse Spark Open 在 ARC-AGI 上的验证成绩:ARC-AGI-1 为 89.0%、每任务 $0.29,ARC-AGI-2 为 57.5%、每任务 $0.73,ARC-AGI-3 在 provider adapter harness 下为 0.4%、$3.0K,标准 harness 下为 0.1%、$3.9K。ARC Prize 称其在 v1/v2 上的分数与 Haiku 5.5、GPT-6 Luna 相近,但成本约为后者的 9 倍;该模型在 OpenRouter 上定价为每百万输入 $1.25、每百万输出 $4.25,而 Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 均为每百万输入 $0.10、每百万输出 $0.50。在公开任务上,随着推理规模提升,ARC-AGI-2 的得分从 medium 档平均 55k token/任务对应 29.4%,升到 high 档 150k 对应 51.0%,再到 xhigh 档 180k 对应 57.2%;ARC-AGI-1 在 high 档已达 92.8%,xhigh 档升至 94.0%。
ARC Prize一手精选
ARC Prize 公布 Meta Muse Spark Open 在 ARC-AGI 上的评测结果
ARC Prize 公布 Meta 的 Muse Spark Open 在 ARC-AGI 上的验证成绩:ARC-AGI-1 为 89.0%、每任务 $0.29,ARC-AGI-2 为 57.5%、每任务 $0.73,ARC-AGI-3 在标准 harness 下为 0.1%、$3.9K。ARC Prize 称其 v1/2 得分与 Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 相近,但成本约为后者的 9 倍;该模型在 OpenRouter 上定价为每百万输入 $1.25、每百万输出 $4.25。随推理档位提升,ARC-AGI-2 从 medium 的 29.4%(平均 55k tokens/任务)升至 xhigh 的 57.2%(180k tokens/任务)。
ARC Prize一手精选
ARC Prize 实测 Meta Spark Open:ARC-AGI-2 得分 57.5%,成本约为同分模型 9 倍
ARC Prize 在 ARC-AGI 上实测 Meta Spark Open,ARC-AGI-1 得 89.0%、ARC-AGI-2 得 57.5%、ARC-AGI-3 仅 0.4%,v1/v2 分数与 Haiku 5.5、GPT-6 Luna 接近但成本约为其 9 倍。在 OpenRouter 各提供商上,该模型输入 $1.25/M、输出 $4.25/M,而 Haiku 5.5 和 GPT-6 Luna 均为输入 $0.10/M、输出 $0.50/M。随推理档位提升,ARC-AGI-2 从 medium 的 29.4%(平均 55k tokens/task)升到 xhigh 的 57.2%(180k tokens/task)。