MetaがフロンティアモデルMuse Wonderを発表
原題: Meta releases its first frontier model, Muse Wonder
なぜ重要か
MetaがOpenAI・Anthropicに対抗できるフロンティアクラスのモデルを初投入したことで、大規模API市場での競争構図が変わりつつある。
MetaのSuperintelligence Labは2026年10月12日、同社初のフロンティアモデル「Muse Wonder」と「Muse Wonder Full」を公開した。Meta Model API経由での料金は入力100万トークンあたり4ドル、出力100万トークンあたり20ドル。MemoryBenchでFable・Opus・Astraを上回るスコアを記録したと同社は発表している。
MetaのSuperintelligence Labが月曜日にリリースしたMuse WonderとMuse Wonder Fullは、同社が「スケーリングラダーの次のステップ、パーソナル超知能への大きな跳躍」と位置づける初のフロンティアモデルだ。
軽量・低レイテンシを狙ったMuse Sparkとは対照的に、Wonderシリーズはより大規模で、コーディングなど複雑タスクでの性能向上を訴求する。Metaが公開したモデルカードによると、両モデルのベンチマークスコアはFable 5.1およびGPT-6 Astraと同水準に達しているという。
API料金は入力100万トークンあたり4ドル、出力100万トークンあたり20ドルで、GPT-6 SolやOpus 5.5と同程度のコスト帯に設定された。一方でMuse Wonder FullはMuse Codeサブスクライバー限定となり、APIでの提供は行わない。両モデルはMuse agentの駆動にも使用される。
Metaが特に強調したのが「active memory（アクティブメモリ）」と呼ぶ機能だ。ユーザーが与えた情報を日・週・月単位で保持・統合する能力を指す。継続学習とメモリ構築を評価するMemoryBenchでは、Muse WonderがFable・Opus・Astraを超えるスコアを記録したとされる。研究科学者のKavya Kopparapu氏はリリース動画で「あなたにとって重要なことをモデルが覚え続けられるよう、膨大な努力を注いだ」とコメントした。
今回のリリースは、Scale AI創業者のAlexandr Wang氏が2025年8月にMetaのAI体制を再編して以降、初のフロンティアモデル公開となる。再編後はMuse SparkとMuse agentの投入にとどまり、OpenAIやAnthropicのような最先端モデルのリリースは避けてきた。モデルの学習は今年稼働を開始した米オハイオ州中部のPrometheusデータセンターで実施された。