Muse Spark 1.1 の紹介

本日、Meta Superintelligence Labs の最新モデルである Muse Spark 1.1 を発表できることを嬉しく思います。これは既存の Muse Spark から大幅にアップグレードされたもので、エージェントタスク向けに構築された多モーダル推論モデルです。ツールおよびコンピューター操作、コーディング、多モーダル理解において大きな進歩を遂げています。

これらの改善により、Muse Spark 1.1 はパフォーマンスと効率性の境界線を押し広げます。今週発表された Muse Image と合わせて、このリリースは私たちが目指す「パーソナル・スーパーインテリジェンス」のビジョンにさらに近づきます。それは、あなたが目標を追求し、想像するものを作り出し、人間関係を深め、最も価値あるものに行動を起こせるよう支援するモデルです。

今回の発表に伴い、開発者が Muse Spark 1.1 にアクセスできる新 Meta Model API のパブリックプレビューも開始します。本モデルは現在、Meta AI アプリおよび meta.ai で「Thinking」モードとして利用可能です。

評価

エージェント

Muse Spark 1.1 は、さまざまな外部アプリやサービスにわたる計画と調整を必要とするパーソナル・エージェントタスクにおいて卓越したパフォーマンスを発揮します。ネイティブツール、MCP サーバー（Model Context Protocol Server）、カスタムスキルに対してゼロショットで一般化して動作します。

Muse Spark よりもはるかに複雑なプロジェクトを高速に処理します。これは、エンドツーエンドのレイテンシ（遅延時間）を最適化するためにマルチエージェントシステムを調整するように訓練されているためです。メインエージェントとして、コンテキストを集約し、計画を立て、並列するサブエージェント間で実行を委任することができます。サブエージェントとしては、与えられたタスクに専念し、利用可能なツールを理解し、いつメインエージェントへエスカレーション（上級者への引き継ぎ）すべきかを把握しています。

Muse Spark 1.1 は、100 万トークンというコンテキストウィンドウを能動的に管理できます。過去の行動を記憶し、より以前の作業から情報を検索・取得し、後の作業に必要な重要なステップを保持したままコンパクト化します。

Computer Use（コンピュータ操作）

Muse Spark 1.1 は、複数のアプリケーションにまたがって進行し、情報がその場で変化するコンピュータ操作ワークフローにおいて卓越した能力を発揮します。長時間のセッション全体でコンテキストを維持し、変化する要件に適応し、人間の介入を最小限に抑えながら見知らぬインターフェースもナビゲートできます。

デスクトップ上の各ステップを一つずつクリックしながら推論するのではなく、Muse Spark 1.1 は、自動化がより速い場合と、直接対話の方が単純な場合のどちらで動作すべきかを理解しています。このモデルは、自動化が有利な場合はスクリプトを記述し、直接的な操作が簡単な場合はクリックを行い、各ステップで一連のアクションを生成するように訓練されています。

エージェント型夕食会組織化：実世界のアプリケーションでは、タスクを変更する新しい文脈が生じます。Muse Spark 1.1 は夕食注文を行う際にこれらの変化を検知し、ユーザーの介入なしに必要な更新を行います。

コーディング

大規模で複雑なコードベースを扱う実世界タスクにおける Muse Spark 1.1 のコーディング性能は大幅に向上しました。同モデルは複雑なバグの診断と修正、エンタープライズグレードシステムにおける新機能の実装、大規模なコードマイグレーションの実行が可能です。Web アプリケーションの作成やエンドツーエンドの質問応答といったユースケースでは、Muse Spark 1.1 は最初のモデルと比較して大幅な進歩を示しています。

当社は、モデルが多様なハーン（評価環境）に滑らかに適応し、複雑な多ターンダイナミクスを確実に処理できるように訓練しました。Muse Spark 1.1 は人気のあるエージェント型コーディング設定で良好に動作し、プランニングモード、ゴールコンディショニング、サブエージェントへの委任、文脈圧縮（context compaction）といった一般的な機能をサポートします。

OpenCode でのデバッグデモ：Muse Spark 1.1 はチャット Web アプリを構築し、ユーザーが視認できる障害を特定するために自動スクリーンショットを取得し、問題点を関連するコードまで遡って追跡して修正を実装し、これらの変更を検証します。同モデルはコーディング、マルチモーダル理解、ツール呼び出しをシームレスに統合しています。

Meta 全体において、開発者や研究者は Muse Spark 1.1 を日常的に利用し、より迅速な構築とスマートな業務を実現しています。主要な内部コーディング評価指標である「Meta Internal Coding Bench」において、Muse Spark 1.1 は後継モデルとして大幅な改善を示し、主要な代替製品と互角の性能を誇ります。

研究者たちは現在、ワークフローに Muse Spark 1.1 を活用することで、モデルの開発および評価タスクの自動化も進めています。

OpenCode における DeepSWE 評価：Muse Spark 1.1 は、異なる推論強度を持つ DeepSWE タスクの一部に対して自己評価を行い、その結果に基づいて分析ダッシュボードを生成します。

マルチモーダル

コーディングおよびエージェント機能に加え、Muse Spark 1.1 は知覚能力、マルチモーダル推論、ツール利用においても卓越した性能を発揮します。実際の環境と対話しながら、視覚からコードへのアーティファクト生成、詳細な画像・動画キャプション作成、そしてマルチモーダルユースケースにおけるエージェントワークフロー実行において強みを発揮し、確かな出力を生成できます。

知覚と行動が同時に必要となる場面において、Muse Spark 1.1 のマルチモーダル能力は特に価値を発揮します。このモデルは視覚情報や音声情報を検査し、長いワークフローにわたって詳細を保持しながら、ユーザーに代わってコンピュータを操作する際にそれらの詳細を活用することができます。

Facebook Marketplace エージェント：スマートフォンで撮影した動画を用いて、Muse Spark 1.1 は有用な写真を抽出し、製品について推論を行うことで、ユーザーに代わってブラウザを操作し、Facebook Marketplace に出品リストを作成します。

安全性

私たちは、最も高度なモデルに対する評価、脅威モデル、および展開の閾値を定義する Advanced AI Scaling Framework に従い、展開前に広範な安全評価を実施しました。

化学・生物、サイバーセキュリティ、制御喪失というすべての最前線のリスクカテゴリーにおいて、私たちの評価は Muse Spark 1.1 が安全な範囲内で動作することを示しています。Muse Spark 1.1 は、直接的な Jailbreak（脱獄）や信頼できないデータからの間接的な攻撃、プロンプトインジェクション、開発者によるプロンプト攻撃に対して強い耐性を示します。その結果、敵対的ロバストネスが向上し、ハルシネーション率が低下し、同調性も減少しています。

1.1 の完全な安全姿勢は、Muse Spark 1.1 Evaluation Report に文書化されています。

利用可能性

初めて、開発者は新しい Meta Model API を通じて Muse Spark 1.1 の構築を開始できます。現在はパブリックプレビュー中です。Muse Spark 1.1 の初期パートナーは、このモデルを完全なエージェント基盤として称賛しており、長いコンテキスト処理と強力なコーディングおよび推論能力を組み合わせて、大規模なエージェントワークロードに対応できると評価しています。

「Muse Spark の最も印象的な点は、1 つのモデルにこれほど多くの機能を詰め込んでいることです：膨大な百万トークンのコンテキスト、画像・動画・PDF に対応する完全なマルチモーダルサポート、引用付きの組み込み検索、強力な推論能力、トップクラスのコーディング機能（特にフロントエンドとデザイン）、構造化された出力、そして並列ツール呼び出し——すべてがクリーンで OpenAI と互換性のあるパッケージにまとめられています。これは完全なエージェント基盤です。」

— Replit CEO Amjad Masad

「Meta は明らかに、本格的なエージェントによるコーディングに取り組んでいます。実用的なコストで強力なツール使用を実現し、大規模な実際のコーディングワークロードを運用可能にする価格設定です。この組み合わせは稀であり、まさにそれが Cline の開発者が早期にアクセスしたかった理由です。」

— Cline CEO Saoud Rizwan

「Box の企業向け評価セットでテストされた際、Muse Spark は今日の最先端モデルと競合するエンタープライズ機能を発揮しました。このレベルの知能に加え、専門サービス、公共部門、産業運用などの業界における構造化・手順型ワークフローでの強みを組み合わせることで、組織にとって魅力的な選択肢となります。」

— Box AI 製品担当バイスプレジデント Yashodha Bhavnani

Muse Spark 1.1 のリリースを心から嬉しく思います。これは当社の研究の勢いを示す証左です。さらに能力の高いモデルも訓練中で、今後の展開を楽しみにお待ちください。

執筆：

Meta Superintelligence Labs

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