米MetaがAIモデル「Muse Spark 1.3」を公開、コーディングとエージェント性能を強化

　米Metaが公開した「Muse Spark 1.3」は、同社の研究部門であるMeta Superintelligence Labsが開発した推論特化型AIモデルの最新版となる。主にソフトウェア開発におけるコーディング作業や、複数のタスクを並行処理する自律型エージェントのワークフローに向けた性能向上が図られている。

　最大の特徴は処理効率の改善にある。Metaの社内評価によれば、同等の長期的作業を実行する際、前バージョンの「Muse Spark 1.2」と比較して外部環境とのツール呼び出し回数を約20パーセント、消費するトークン数を約25パーセント削減した。モデル自体が不要な対話ターンを省略し、よりクリーンなコードを出力するようになったことで、API利用時の実質的なコスト削減と処理速度の向上が実現されている。

　また、100万トークンという長大なコンテキストウィンドウを引き続きサポートしており、テキストだけでなく画像や動画、文書ファイルを直接読み込むマルチモーダル処理に対応する。複雑なエージェント作業においては、一つの対話スレッド内で複数のワークフローを並行して維持し、ユーザーからの割り込み指示や過去の要求の変更にも文脈を失わずに対応できるようになった。指示が曖昧な場合にはユーザーに質問を返し、システムに影響を与える不可逆的な操作を行う前には事前確認を求めるといった、安全性や協調性を重視した挙動も組み込まれている。


　提供形態としては、ターミナルベースの自律型コーディングエージェント「Muse Code」および「Meta Model API」に組み込まれている。APIの料金体系は2段階用意された。入力データをMetaの学習に使用しない標準ティアは、入力100万トークンあたり1.25ドル、出力4.25ドルに設定されている。一方、入力プロンプトなどのデータをMetaの製品改善に提供することを条件とするコントリビューターティアでは、入力0.10ドル、出力0.20ドルという低価格が設定された。

　現在提供されているのは標準的な推論モードであり、最高性能を発揮する推論モードについては、追加の安全性テストを終えた後に提供される予定となっている。Metaは今後、より大規模なモデルやオープンウェイト版のMuse Sparkの公開も計画している。