MetaがMuse Spark 1.1を発表
原題: Muse Spark 1.1
なぜ重要か
Metaが独自のエージェント特化型推論モデルとAPIを公開したことで、大規模エージェントAI市場における競争が一段と激化する。
Metaは2026年7月9日、Meta Superintelligence Labsが開発したマルチモーダル推論モデル「Muse Spark 1.1」を発表した。エージェントタスク、コーディング、コンピューター操作の性能が前モデルから大幅に向上し、Meta AIアプリおよびmeta.aiにて「Thinking」モードで利用可能。開発者向けにMeta Model APIのパブリックプレビューも同時公開された。
MetaはMuse Spark 1.1を、エージェントタスク向けに設計されたマルチモーダル推論モデルとして位置づけている。主な強化点はエージェント機能、コンピューター操作、コーディングの3領域だ。
エージェント機能では、外部アプリやサービスを横断した計画・オーケストレーションを必要とする個人向けタスクで高い性能を発揮する。ゼロショットでMCPサーバーやカスタムスキルなど新たなツールに対応し、並列サブエージェントを活用してエンドツーエンドのレイテンシを最適化する。コンテキストウィンドウは100万トークンに対応し、長期的な作業履歴を保持・参照できる。
コンピューター操作では、複数アプリをまたぐワークフローを継続的に処理し、スクリプトによる自動化と直接インターフェース操作を状況に応じて使い分ける。例えばディナーの注文手配中に新情報が生じた場合、ユーザーの介入なしに計画を更新できる。
コーディング面では、大規模かつ複雑なコードベースを扱う実世界タスクで大幅な性能向上を達成した。バグの診断・修正、エンタープライズシステムへの機能追加、大規模コード移行などに対応。OpenCodeとの連携デモでは、チャットWebアプリの構築から自動スクリーンショットによる問題特定、コード修正、検証までを一連の流れで実行した。社内評価指標「Meta Internal Coding Bench」においても、前モデルMuse Sparkを大幅に上回り、競合モデルと同等以上の性能を示している。
Muse Spark 1.1は、同週リリースの画像生成モデル「Muse Image」とともに、Metaが掲げる「パーソナル超知性」構想を前進させる位置づけとされている。