Meta AI、「Muse Spark 1.3」を公開 100万トークン対応で料金は学習利用の可否で2種類
- Meta AIが開発者向けの新モデル「Muse Spark 1.3」を公開しました。
- 扱える文脈は100万トークンで、料金体系は2種類から選べます。
- コーディング用のエージェントを作る開発者や、AIを開発の相棒に使う人が対象です。
Meta AIが、開発者向けの新しいモデル「Muse Spark 1.3」を公開しました。AIが自分で手順を進めるエージェント型の作業と、コーディング性能に向けて調整したモデルです。
初回の試行で正解が出る割合が上がり、外部ツールの呼び出しも安定します。会話の文脈と直前の作業結果を追い、指示が矛盾していても作業を進め、判断が付かないときは人に確認を求めます。やりとりの往復が減ります。
動画と画像、文書をそのまま読み取ります。視覚的な推論は決まった手順の再生ではなく、実際に動く実行環境の中で進みます。スクリーンショットを渡して、そこから作らせることもできます。
扱える文脈は100万トークン（文字や単語を細かく区切った単位）です。料金は2種類あります。製品改善に利用されるmuse-spark-1.3-contributorは、100万トークンあたり入力0.10ドルです。キャッシュ済み入力は0.002ドル、出力は0.20ドルです。製品改善に利用されないmuse-spark-1.3は入力1.25ドルです。キャッシュ済み入力は0.15ドル、出力は4.25ドルです。
提供の入り口は、ターミナルで複数のエージェントを動かす「Muse Code」、「Meta Model API」、「OpenRouter」の3つです。OpenAI SDK対応のクライアントの接続先を変えれば、5分以内に最初のリクエストを送れます。
つまり、指示を出し直す回数が減るという話です。これまでは一度頼んで、違うものが出てきて、直してもらう、というやりとりが続きました。今回のモデルは最初の一発で当てる精度を上げ、途中で分からなくなったら勝手に進めずに聞いてきます。新人に仕事を頼むとき、黙って突き進む人より質問してくれる人のほうが手戻りが少ないのと同じです。
料金表の作りに引っかかりました。学習に使われてよければ安く、使われたくなければ高い設定です。入力の単価は同じ100万トークンでこれだけ開くので、どちらを選ぶかが実質的な意思決定になります。
データを渡す代わりに値引き。この形は広がりそうです。個人の実験なら安いほうで十分ですが、顧客のコードを扱う仕事で使うなら、さすがに高いほうの一択です。
そういえば、性能の数字より先に「必要なときは聞いてくる」と書いてあるのが、今回いちばん実務的な変化だと思います。往復が多いのは能力の問題ではなく、勝手に走る癖の問題でした。次はMuse Codeがターミナルの外でどこまで使えるようになるかを見たいです。
AIにコードを書かせている人は、100万トークンの文脈を保ったまま、スクリーンショットを渡して作業を任せられるようになります。
出典: Meta ↗／ ITmedia AI+も報道
