Meta AI、コーディング特化の「Muse Spark 1.3」を公開 学習利用を認めれば入力0.10ドル
- Meta が新モデル「Muse Spark 1.3」を公開し、初回の正答率を高めました。
- 料金は2種類で、安い版は入力100万トークン (文章量の単位) あたり0.10ドルです。
- Meta Model API と「Muse Code」、OpenRouter から使えます。
Meta が新しい AI モデル「Muse Spark 1.3」を公開しました。長い工程を通しで進めるエージェント型 (AI が手順を自分で判断して進める形) の作業と、コーディングに合わせて調整したモデルです。
特徴は初回の正答率と、外部ツールを呼び出すときの安定性です。それまでの文脈や結果を追いかけ、情報が食い違っていても処理を進め、判断が要るときは利用者に確認します。やり取りの往復が減り、出力も整理されます。
動画や画像、文書もそのまま読み取れます。画面の写真や短い動画を渡して、そこから作らせる使い方ができます。視覚的な処理は決められた手順ではなく、実際に動く実行環境を通します。
料金は2種類です。製品改善にデータを使う「muse-spark-1.3-contributor」は、入力が100万トークンあたり0.10ドルです。キャッシュ済みの入力は0.002ドル、出力は0.20ドルです。データを使わない「muse-spark-1.3」は入力1.25ドル、キャッシュ済み0.15ドル、出力4.25ドルです。扱える文章量はどちらも100万トークンです。
使い方は3通りです。ターミナルで複数のエージェントを動かす「Muse Code」、Meta Model API、既存のツールに差し替えられる OpenRouter から利用できます。OpenAI の SDK に対応したクライアントなら、接続先を変えるだけで試せます。
つまり、一度の指示でどこまで仕事を進めてくれるか、そこが上がったという話です。これまでは「そこじゃない」と言い直すたびに時間が溶けていました。新人に仕事を頼むとき、説明が一回で済むなら、こちらの負担はかなり軽くなります。画面の写真や短い動画を渡して、そこから作らせられるのも同じ方向の改善です。
料金表を見て、筆者がちょっと驚いたのは値付けの差です。学習に使ってよいと認めるかどうかだけで、入力の単価が桁ごと変わります。データと引き換えの安さ。ここまで露骨に並べた表は、あまり見かけません。
性能の点数より先に「余計なやり取りが減る」を売りにしているのも、いまの空気をよく表しています。速さの競争から、手間の少なさの競争へ。似た見せ方をする競合が数か月で続きそうです。
使い分けはわかりやすいと思います。社外に出して困らない検証なら安い方、社内の資料を読ませるなら高い方一択。そういえば、ターミナルで動く「Muse Code」が日本語の指示をどこまで素直に受け取るかはまだ見えません。次の Meta の開発者向け発表で、そこを確かめたいです。
AI にコードや資料づくりを任せている人は、指示のやり直しを減らし、画面の写真や短い動画を渡してそのまま作業を進められるようになります。
出典: Meta ↗／ ITmedia AI+も報道
