Meta、新AIモデル「Muse Spark 1.1」と開発者向けAPIを公開プレビューで提供開始

開発者には、新設した「Meta Model API」の公開プレビューを通じてMuse Spark 1.1を提供する。一般利用において、Meta AIアプリとmeta.aiの「Thinking」モードで利用できる。

同社はツール利用、長文脈、複数エージェント、マルチモーダル処理を一つの基盤へ統合した。これにより、提供範囲を開発者と一般利用者の双方に広げた。

エージェント機能では、複数の外部アプリやサービスをまたぐ個人的な作業について、計画と処理の統括能力を高めた。学習していないネイティブツールやMCPサーバ、独自スキルにもそのまま対応する。複数エージェントの仕組みを統括し、作業全体の遅延を抑える訓練を施したことで、複雑な案件を従来モデルより速く処理する。主エージェントとして文脈を集め、計画を立て、並列に動く補助エージェントへ実行を振り分ける。補助側では担当業務を守り、利用可能なツールを理解し、主エージェントへ判断を戻す時機も把握する。

文脈窓は100万トークンで、モデル自身が能動的に管理する。過去の操作を記憶し、過去に実施した作業から必要な情報を呼び戻し、後工程に欠かせない手順を残す形で内容を圧縮する。長時間の作業でも要点を維持する設計だ。

コンピュータ操作では、複数アプリにまたがり、情報が随時変化する工程に対応する。長いセッションでも文脈を保ち、要件の変化へ適応し、未知の画面を少ない人手で操作する。画面の手順を1クリックずつ考えるだけではなく、自動化が速い場面と直接操作が簡単な場面を見分ける。処理の自動化に利点があればスクリプトを書き、直接操作が適切ならクリックし、各段階で一連の操作をまとめて生成するよう訓練した。

コーディングにおいて、大規模で複雑なコードベースを扱う実務課題の成績が上がった。複雑な不具合の診断と修正、企業用システムへの新機能実装、大規模なコード移行を担う。Webアプリ作成や一連の質問応答でも初代モデルを上回った。多様な実行環境へ適応し、複数回のやりとりが必要な複雑な流れを安定して処理する。計画モード、目標条件の設定、補助エージェントへの委任、文脈圧縮など、一般的なエージェント型開発環境の機能にも対応する。

Meta社内では、開発者と研究者が日常的にMuse Spark 1.1を使い、開発速度と作業効率の向上に役立てているという。主要な社内評価「Meta Internal Coding Bench」ではMuse Sparkを明確に上回り、有力な他モデルと競争できる水準を示した。研究者はモデル開発や評価の自動化にも利用している。

マルチモーダル分野において、知覚、複数形式を組み合わせた推論、ツール利用を強化した。現実の環境とやり取りし、根拠に沿った出力を作る。視覚情報からコードを使った成果物を生成する作業、画像や動画の詳細な説明、複数形式を扱うエージェント型工程に強みがある。知覚と行動を連続して処理する場面で特に有効で、映像と音声を確認し、長い工程の間も細部を保ち、その情報を利用者に代わるコンピュータ操作へ反映する。

安全面において、先端モデル用の評価、脅威モデル、導入基準を定める「Advanced AI Scaling Framework」に沿って、配備前に広範な検証を実施した。化学・生物、サイバーセキュリティ、制御喪失の各先端リスク分野で、安全範囲内にあるとの結果を示した。直接的な脱獄攻撃に加え、信頼できないデータを介した間接攻撃、プロンプト注入、開発者プロンプトへの攻撃にも強い抵抗性を示したとしている。敵対的な入力への堅牢性が増し、事実と異なる出力や、利用者へ過度に同調する傾向も減らしたとしている。安全性の詳細は「Muse Spark 1.1 Evaluation Report」に記載した。

Meta Model APIは現在、公開プレビュー段階にある。