Meta、Muse Spark 1.3を発表 — 長時間コーディングとエージェント性能を強化、max推論は追加安全テスト後に提供

Meta Superintelligence Labsは9月2日（米国時間）、エージェント・コーディング向けモデル「Muse Spark 1.3」を発表した。数か月にわたるMuse CodeとMeta Model APIでの広範な利用から得た学習を反映し、実環境での使いやすさを高めた点が特徴だ。同モデルはMuse CodeとMeta Model APIで本日提供される。従来のreasoningモードは本日利用可能で、上位の「max reasoning」は追加の安全性テスト完了後に順次公開される。

同社はMuse Spark 1.3を「より賢く、より実用的」な更新と位置づけ、パーソナル超知能（personal superintelligence）に向けた一歩と説明している。

出典: Introducing Muse Spark 1.3 — Meta AI Research

何が変わったか — 長時間タスクでの一貫性と使いやすさ

• 要求の保持: 複数ステップにまたがるタスクで、詳細な要件を落とさず保持する能力が向上。制約の欠落やワークフローからの逸脱が減ったとしている。
• マルチタスクの正確性: 乱雑な単一スレッドの文脈でも、入力プロンプトを正しいタスクへ対応付ける精度を改善。ユーザーが過去の要求を操舵したり割り込んだりする状況でも意図の取り違えが減ると説明する。
• 自己認識: 自身にできること／できないこと、知っていること／知らないことをより適切に判断。ハードルに直面した際に結果を捏造するのではなく、限界を認識して立ち止まる挙動を強化した。
• コーディングの使い勝手: より多くの長時間コーディングタスクで訓練し、不要なターンを減らし冗長性を抑えつつ、全体的にクリーンなコーディングスタイルを実現。Metaエンジニアによる比較では、Muse Spark 1.2比でツール呼び出しが約20%減、トークンが約25%減で同等の作業を完了したとしている（同社公称値）。
• 留意点: 上記はMetaによる社内評価に基づく。独立した第三者検証や同一条件での再現は今後の検証が必要である。

安全性と提供形態

• 安全性: エージェント／コーディング能力に関連する軸で安全性を改善。敵対的入力やプロンプトインジェクションへの頑健性を強化し、長時間エージェントタスクで不可逆な操作の判断をより慎重に行うキャリブレーションを高めたとしている。
• 提供: Muse Spark 1.3はMuse CodeとMeta Model APIで本日提供。インストールは curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash で行える。max reasoningは追加の安全テスト後に提供される。
• 今後: Muse Sparkのオープンウェイト版など関連リリースも予定され、詳細は追って案内される。

評価 — ベンダー公称のスコアカード

同社が公開したベンチマークスコアカードでは、Muse Spark 1.3、Muse Spark 1.2、GPT 5.6 Sol (max)、Opus 5 (max)をエージェント、コーディング、指示追従、長文脈の各領域で比較している。スコアカード画像は一次情報に掲載されているが、数値の詳細な表記や測定条件は同ブログ上での画像提供にとどまる。いずれもベンダーによる測定であり、独立評価ではない点に留意が必要だ。

二次情報（Latent Space）ではMuse Spark 1.3がGPT-5.6-Solに匹敵するとの言及もあるが、一次情報のスコアカード画像のみを根拠とし、具体的な数値の断定は避ける。今後、外部評価機関の同一条件での比較が待たれる。

出典

• Introducing Muse Spark 1.3 — Meta AI Research
• Muse Spark 1.3 — Meta for Developers