Metaは8月5日(現地時間)、コード生成に特化した大規模言語モデル（LLM）「Muse Code (ミューズ・コード)」と、関連モデル「Muse Spark 1.2 (ミューズ・スパーク 1.2)」を発表した。Muse Spark 1.2は、先行モデルのMuse Spark 1.1から更新され、コード生成、複雑なデバッグ、コードベースの理解、および開発者ワークフロー全体における改善が図られている。同モデルは、長期シーケンスのエージェント的ツール呼び出しを重要な特性としている。
Muse Spark 1.2の開発にあたり、Metaはコーディングタスクにおけるトレーニング計算リソースを大幅に拡大し、トレーニング環境の多様性を広げた。このモデルは、汎用エージェントなど他の主要分野における強みも維持している。
Muse Spark 1.2は、Muse Codeと共同でトレーニングされており、両モデルを組み合わせた際に最高のパフォーマンスとコーディングの使いやすさを発揮するように調整された。トレーニングには、リジェクションサンプリングされたハーネストレーニング軌跡や、目標、圧縮、サブエージェントに関するレシピ最適化が含まれており、Muse Codeツールセットも統合されている。
Muse Spark 1.2は、リポジトリ全体の生成、大規模なエンドツーエンドプロジェクト、自動研究など、長期的なコーディングタスクで広範にトレーニングが実施された。Metaは、モデルの価格設定に関して2つの異なるモデルIDを提供している。標準の「muse-spark-1.2」は100万入力トークンあたり1.25ドル、100万出力トークンあたり4.25ドルに設定されており、これはGoogleのGemini 3.6 Flash (ジェミニ 3.6 フラッシュ)の価格に近い。一方、ユーザーがデータをMetaの製品改善に利用することを許可した場合、muse-spark-1.2-contributorが100万入力トークンあたり0.10ドル、100万出力トークンあたり0.20ドルで提供される。この価格は、OpenAIのGPT-5.6 Luna (ジーピーティー 5.6 ルナ)やGoogleのGemini 3.1 Flash-Lite (ジェミニ 3.1 フラッシュ・ライト)の価格に近い大幅な割引となっている。
参考: Simon Willison’s Weblog (アーカイブ) — 2026年8月6日 08:58 (JST)