Дневной топ opencode впервые взяла американская модель: Muse Spark подвинула DeepSeek

До этого список держал DeepSeek: 313 трлн токенов всего и 65% недавнего использования. По сумме периода он пока и остаётся первым, накопительный рейтинг на 3 сентября показывает 27 трлн токенов у deepseek-v4-flash против 14 трлн у контрибьюторской Muse Spark 1.2.

Muse Spark 1.2 вышла 5 августа 2026 закрытой и работала только в CLI Muse Code и Meta Model API. Версия 1.3 приехала 2 сентября, и теперь обе контрибьюторские сборки числятся в бесплатном списке OpenCode Zen.

Чем платит пользователь. Контрибьюторский тариф стоит $0,10 и $0,20 за миллион токенов вместо стандартных $1,25 и $4,25, а в Zen ту же модель пока отдают даром. Плата другая: промпты и ответы могут пойти в обучение моделей Meta.

Как включить. Ставится одной командой: `curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash`. Дальше в проекте запусти `opencode`, потом `/init`, `/connect` с выбором OpenCode Zen и `/models`. В списке появятся Muse Spark 1.3 Contributor Free и версия 1.2, раздача помечена как временная.

Artificial Analysis дал Muse Spark 1.3 61 балл Intelligence Index. Столько же набрали GPT-5.6 Sol и Grok 4.6, Claude Fable 5.1 идёт впереди с 66. На Terminal-Bench 2.1 модель берёт 85%, а одна задача бенчмарка обходится в $0,55 против $0,95 у ровесников по баллу.

От 1.2 к 1.3 цена токенов не изменилась, но задача подорожала с $0,40 до $0,55: на агентных прогонах модель съедает заметно больше входных токенов. Контекст остался прежним, 1 048 576 токенов, скорость выдачи 235 токенов в секунду.

Верхнюю конфигурацию max с 62 баллами Meta обещает открыть после проверок безопасности.