Metaは7月9日(現地時間)、マルチモーダル推論モデル「Muse Spark 1.1」を発表し、これにアクセスする「Meta Model API」のパブリックプレビューを開始した。Muse Spark 1.1はエージェントタスクに特化しており、ツール利用、コーディング、マルチモーダル理解の能力を強化。開発者向けにAPI市場へ提供されることで、既存のシステムへの新たな選択肢として評価が求められる。
Muse Spark 1.1は、計画立案とオーケストレーションを必要とするエージェントタスクにおいて優れた性能を発揮するよう設計されている。主要なエージェントとしてコンテキストを収集し、計画を立案し、並列サブエージェントに実行を委譲する能力を持つ。サブエージェントは自身の役割を遵守し、利用可能なツールを理解し、必要に応じてメインエージェントにエスカレートする機能が組み込まれている。
本モデルは100万トークンのコンテキストウィンドウを能動的に管理し、以前の作業から情報を記憶・検索し、重要なステップを維持するように圧縮する。コンピュータ利用のワークフローでは、複数のアプリケーションにわたるセッションでコンテキストを維持し、要件に適応し、最小限の人間介入でインターフェースを操作することが可能だ。自動化が必要な場合はスクリプトを書き、直接操作が簡単な場合はクリックするよう訓練されており、各ステップでアクションのバッチを生成できる。
コーディング性能も向上しており、大規模で複雑なコードベースを伴う実世界のタスクに対応する。具体的には、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での新機能実装、大規模なコード移行を実行できる。さらに、知覚、マルチモーダル推論、ツール利用においても優れており、現実環境と対話し、視覚からコードへのアーティファクト生成、画像・動画キャプション作成、マルチモーダルユースケース向けエージェントワークフロー実行といった能力を持つ。
MetaはAdvanced AI Scaling Frameworkに沿って広範な安全性評価を実施し、Muse Spark 1.1が全てのフロンティアリスクカテゴリで安全な範囲内で動作することを確認した。Muse Spark 1.1は、直接のジェイルブレイクや、信頼できないデータ、プロンプトインジェクション、開発者プロンプト攻撃による間接攻撃に対して強い耐性を示し、幻覚率の低下も確認されている。
Meta Model APIのパブリックプレビューの提供により、開発者や企業は新たな選択肢としてその性能とコスト効率を既存システムや今後の開発計画に照らして検討することが重要と見られる。
参考: ai.meta.com — 2026年7月9日 09:00 (JST)