Muse Spark 1.1（8 分間の読み物）

本日、Meta Superintelligence Labs の最新モデルである Muse Spark 1.1 をご紹介します。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。ツールやコンピュータ操作、コーディング、そして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 1.1 に比べて、複雑なプロジェクトを大幅に高速で処理します。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（複数の協調する AI エージェント群）をオーケストレーション（指揮・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（文脈情報）を集約し、計画を立て、並列化するサブエージェント間で実行を委任します。一方、サブエージェントとしては自身のタスクに忠実に従い、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）すべきかを判断します。

Muse Spark 1.1 は、100 万トークン（テキストの単位）のコンテキストウィンドウ（記憶領域）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圧縮します。

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展開され、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を通じて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（画面や操作体系）をナビゲートします。

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 は自動化が有利な場合と直接インターフェースを使用すべき場合を判断できます。自動化の方が速い場合はスクリプトを記述し、直接的な相互作用の方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モデルを訓練しました。

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、最初のモデルと比較して大きな進歩を示しています。

当社は、モデルが多様なハーン（評価枠組み）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、ゴール条件付け、サブエージェントへの委任、コンテキスト圧縮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、問題の根本原因を関連コードまで追跡して修正を実行し、これらの変更を検証します。この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。これは実際の環境と対話し、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する、根拠のある出力を生成できることを意味します。

Muse Spark 1.1 のマルチモーダル機能は、知覚と行動が同時に必要となる場合に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、長いワークフロー全体で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してい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、敵対的な堅牢性が高く、ハルシネーション（幻覚）の発生率が低く、同調性が抑制されています。

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、長いコンテキストの処理能力と強力なコーディングおよび推論機能を組み合わせることで、大規模なエージェントワークロードを処理できると評価しています。

「Muse Spark の最も印象的な点は、1 つのモデルにどれほどの機能を詰め込んでいるかです：膨大な 100 万トークンのコンテキスト、画像・動画・PDF を含む完全なマルチモーダル対応、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——これらすべてが、クリーンで OpenAI 互換のパッケージに収められています。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コーディングのために構築しています。スケーラブルな実際のコーディングワークロードを実行するのに現実的な価格帯で強力なツール使用を実現している点が特徴です。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 の企業向け作業評価セットに対してテストを行った結果、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わたる構造化された手順ワークフローにおける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 は、エージェントを実行するための素晴らしいモデルです。OpenClaw とともに、高速で強力かつ楽しい体験を提供します。」

— OpenClaw Foundation Dave Morin

私たちは、研究の勢いを示す証拠となる Muse Spark 1.1 のリリースを心から嬉しく思います。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

共有：