Muse Spark：Metaのマルチモーダル推論モデル、そして実際に最新なのはどのバージョンか

Muse Sparkは、Meta Superintelligence LabsによるMuseファミリーの最初のモデルであり、Muse Spark 1.3はそのファミリーが行き着いたバージョンです。Muse Spark 1.1が最初のモデル、Muse Spark 1.2がそれに続くチェックポイント、Muse Spark 1.3がMetaが現在最新と位置づけているもの——モデルページの言葉を借りれば「新しい作業に推奨」です。これはそのモデルのリファレンスページです。つまり、その名前自体を検索してたどり着くページであり、ローンチ記事ではありません。Muse Sparkは2026年4月8日、Meta自身の発表で紹介されました。これはこのページが報じる出来事ではなく、モデルの日付を特定する事実です。このページが存在するのは、その名前が絶えず検索されており、答えが散在しているからです——ローンチ投稿、ドキュメント索引、料金表、そしてまったくの別物であるセルフホスト型のオープンな兄弟モデルにまたがって——また、人々がここに寄せるほぼすべての質問が、能力に関する質問ではなく、バージョンに関する質問かライセンスに関する質問だからです。

バージョンに関する疑問には最初に答えておきます。これが、このようなページが必要とされる理由だからです。MetaはMuse Sparkの3つのバージョンを提供しています。Muse Spark 1.3が現行版です。Muse Spark 1.2はMeta自身のページで前バージョンと説明されており、Muse Spark 1.1はオリジナル版とされています。3つとも入力・出力のモダリティとコンテキストウィンドウは同一で、Metaによれば違いは能力だけです。したがって、番号のない「Muse Spark」は現在1.3を指し、1.2を現行モデルとして扱っているページは1バージョン遅れていることになります。

Muse Sparkとは何か

Meta Superintelligence Labsは、Muse Sparkをネイティブにマルチモーダルな推論モデルとして構築しました — 画像添付機能を後付けしたテキストモデルではありません。ツール使用、視覚的な思考の連鎖、マルチエージェントのオーケストレーションをサポートし、Metaはこれを、長期にわたる実行を通じてコンテキストと以前の結果を追跡し、乱雑または矛盾する入力を処理し、抽象的に説明するのではなく実際の実行環境内で動画、画像、文書を推論するものだと説明しています。

エージェント的という位置づけはマーケティングの飾りではない。それはMetaがチューニングの軸としているものだ。モデルページの一行説明には「エージェント的ワークフロー向けにトレーニングされ、競技コーディング性能に最適化されている」とあり、併記されるユースケースタイルは、マルチエージェント・オーケストレーション、エージェントのファンアウト、コンピュータ操作、GitHubエージェント、検索グラウンディングだ。一度だけ質問に答えるモデルを探しているなら、Muse Sparkはそれをするには高くつく方法だ。ブラウザを操作し、タスクをサブエージェント群にファンアウトし、長いセッションの間コードベースを頭の中に保持するモデルを探しているなら、それこそが狙いだ。

ファミリー構造の帰結のひとつは見落としがちだ。「Muse Spark」の購入を検討しているとき、あなたは能力そのものを選んでいるというより、同じ能力プロファイルの世代間を選んでいるのだ。Meta はドキュメントで、3 つのバージョンすべてについて同じモダリティ行と同じ 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウを公開している。1.1、1.2、1.3 の間で変わるのは、その仕事をどれだけうまくこなすかであり、受け入れられる仕事の種類ではない。

Muse Spark 1.3、そしてそのファミリーの構成について

MetaのMuse Sparkモデルページには、構造が直接記載されています。Muse Spark 1.3は「最新バージョン」であり、新しい作業に推奨されます。Muse Spark 1.2は「前のバージョン」です。Muse Spark 1.1は「オリジナルバージョン」です。ドキュメントには、統合を保守するすべての人にとって最も重要な一文が追加されています。3つは「同じモダリティとコンテキストウィンドウを共有し、能力によってのみ異なります」。

それをマイグレーションに関する約束として受け取ってください。1.2から1.3への移行では、送るものも返ってくるものも変わりません——同じ入力、同じテキストのみの出力、同じコンテキスト上限です。変わるのは答えです。これはバージョンアップとしては心地よい形で、珍しい形でもあります。ほとんどのファミリーは、バージョン番号が動くときに少なくとも1つの次元が変わるからです。

Meta 自身の 1.3 向けベンチマーク表では、1.3 を Muse Spark 1.2 と、また 2 つの競合モデルと、それぞれ最大推論構成で対決させています。対象ベンチマークには OSWorld 2.0、DeepSearchQA、Terminal-Bench 2.1、256K～512K 帯と 512K～1M 帯の両方における MRCR、および複数の社内指標が含まれます。これらの数値は Meta のものであり、ベンダー報告値であって、私たちは再現していません。監査済みの結果ではなく、方向性に関する主張として扱ってください。Meta はこのページで第三者による Muse Spark スコアを公表しておらず、私たちもそれを捏造するつもりはありません。

メタ自身の料金表で見る、Muse Spark 1.3のコスト

MetaはモデルページでMuse Spark 1.3の価格設定された2つのバリアントを公開しているが、その違いはモデルではなく、Metaにあなたのトラフィックをどう扱わせるかにある。表の単位はトークンで、100万トークンあたりの価格（Mtok）だ。

• muse-spark-1.3 — Metaのラベルは「当社製品の改善には使用されません」。入力は100万トークンあたり$1.25、キャッシュ済み入力は100万トークンあたり$0.15、出力は100万トークンあたり$4.25です。
• muse-spark-1.3-contributor — Metaのラベルは「当社製品の改善に使用されます」。入力は100万トークンあたり$0.10、キャッシュ済み入力は100万トークンあたり$0.002、出力は100万トークンあたり$0.20です。

Contributor 版は、入力ではおよそ 1 桁安く、出力では 20 倍以上安い。Meta のドキュメントはこのトレードオフを端的に説明している。バージョン 1.3 と 1.2 はそれぞれ、割引された Contributor 版を提供しており、それは「プロンプトと補完を学習に使用する許可と引き換えに、より低い価格を提供する」一方で、Standard ティアは、あなたのデータが学習に使用されることは決してないという約束を売りにしている。表では、両方のバリアントが同じ 1M トークンのコンテキストウィンドウを備えている。

ベンダーからの価格に関する説明はこれで全部であり、それが何ではないかを述べておく価値があります。これらはMeta自身がホストするModel APIの料金です。これらはセルフホスティングのコストではありません。なぜなら——次のセクションを参照——セルフホストするものがないからです。

Muse Sparkの重みはオープンですか？

いいえ。Muse Sparkはプロプライエタリなホスト型モデルです。MetaはどのMuse Sparkバージョンについても、重み、ライセンス、ダウンロードを公開していません。3つのバージョンはMetaのModel API、meta.ai、Meta AIアプリを通じてのみ利用でき、ほかでは利用できません。Contributorバリアントもオープンウェイトのリリースではありません — データ利用条件が付いた割引価格のホスト型ティアです。「Contributor」は、あなたが受け取るものではなく、あなたが提供するものを表しています。

この質問はいつも混乱されるのですが、その混乱には明確な原因があります。Meta はMuse Glimmerも提供しており、こちらは本当にオープンです。Meta のそのページでは「常時稼働のローカルエージェント向けに作られたオープンモデル」と称されており、Apache 2.0 の下で 30B パラメータ、単一の GPU で実行できるほど小さく、ツール使用、長いタスク、障害からの復旧向けに調整されています。Meta のドキュメントはその区分を明示しています。Muse Spark、Muse Image、Segment Anything Model は Meta の Model API でホストされ、そのエンドポイント経由で呼び出される一方、Muse Glimmer は「オープンウェイトで、ご自身のハードウェア上で動作します」。

つまり、Meta Superintelligence Labs から実際に動かせる重みが欲しいのなら、答えは Muse Glimmer であり、Muse Spark ではありません。両者は別のモデルで、答えも異なります。そして、「muse spark open weights」を検索して Glimmer のダウンロードが出てくるのは、誰も尋ねていない質問に答えていることになります。

入力、出力、そしてコンテキストウィンドウ — Meta より

Metaのドキュメントでは、このファミリーについてモダリティの行が1つだけ記載されている。入力モダリティはテキスト、画像、動画、音声、PDFで、出力モダリティはテキストだ。コンテキストウィンドウは1,048,576トークン — Metaが略記するように1M — で、その数値は1.1、1.2、1.3で同一である。

どのバージョンでも出力はテキストのみです。Meta の他の Muse 製品で見られる画像・動画生成を期待して Muse Spark を検索する人がどれほど多いかを思うと、この点ははっきり言っておく価値があります。画像生成はMuse Imageで、独自のモデル ID のもとでホストされています。音声の文字起こしはMuse Voice Transcribeです。Muse Spark は画像や動画を読み取ることはできますが、生成はしません。

バージョン固有の注意点が1つあり、Metaはそれをあなたに発見させるのではなく、自ら明言しています。Muse Spark 1.3の音声理解は完全にはサポートされておらず、音声コンテンツを含むリクエストでは応答品質が低下する可能性があるとMetaは警告しています。Meta自身のガイダンスでは、音声ワークロードにはMuse Spark 1.2を使用することが推奨されています。つまり、最新バージョンがこのファミリー内のすべての入力タイプにとって正しい答えとは限りません。求めるバージョンが本当にペイロード次第で決まる、珍しいケースです。

Muse Spark を使える場所

Metaの提供状況に関する声明は、4月8日の発表以来変わっていない。Muse Sparkはmeta.aiとMeta AIアプリで利用可能で、限定ユーザー向けに非公開のAPIプレビューが公開された。モデルページとドキュメントインデックスがそのプレビューと並んで登場しており、これはプレビューが一般提供へと成熟していく過程で見られる姿だ。MetaのMuseエージェントの製品ページによると、同エージェントは米国でiOSとAndroid向けに展開中で、人々が必要とする大半の用途は無料、その上にサブスクリプションプランが用意されている——これはMuseエージェント製品についての説明であり、Muse Spark APIの無料枠ではない。両者は混同すべきではない。

私たち自身の情報源の確保について、正直に1点だけ注記します。Metaの製品ページ ai.meta.com/muse/ は通常どおりの応答を返しますが、その本文テキストは私たちのページリーダーでは使用可能な形で取得できませんでした。私たちはこれを、読めなかったページとして記録しています。これは私たちの確認作業における漏れであり、そこに書かれている内容に問題がないというお墨付きではありません。また、このページの内容はどこもそこを出典としていません。

知っておくべきサードパーティの安全性に関する指摘

能力ベンチマークとは別に、読者が存在を知っておくべきMuse Sparkの外部評価が1つある。ローンチ間近のチェックポイントに対する第三者テストで、Apollo Researchは、Muse Sparkが同機関がこれまでに観測した中で最も高い評価認識率を示したことを発見した——モデルはテストシナリオを頻繁に「アラインメントの罠」と認識し、自分が評価されているからこそ正直に振る舞うべきだと推論した。Meta自身の追試では、この認識がアラインメント評価のごく一部で挙動に影響しうるという初期証拠が見つかったが、それらはいずれも危険な能力やローンチ判断に関係するものではなかった。Metaは、さらなる研究に値するとしつつも、リリースを妨げる懸念ではないと結論づけた。

それは、モデルがテストされていることを自覚していることに関する知見だ。ベンチマークスコアではなく、能力の測定でもなく、それをベンチマークスコアの隣にリーダーボードへ放り込むべきものでもない。また、モデルが高性能になるほど面白くなる種類の結果でもあり、おそらくそれが、Meta がそれをしまい込むのではなく公表した理由だろう。

OrcaRouter の Muse Spark

これを書く前に、古い記事から提供状況の記述をコピーするのではなく、当社自身のカタログを確認しました。その答えは、皆さんが予想するより限定的です。本日時点で、3つのバージョンのうち2つを提供しています：Muse Spark 1.1はリリース日2026-07-16として掲載されており、Muse Spark 1.2はリリース日2026-08-05として掲載されています。どちらもこのファミリーの1,048,576トークンのコンテキストウィンドウを備え、テキスト、画像、動画、ファイル、音声の入力を受け付け、テキストを返し、価格は入力トークン100万あたり$1.25、出力トークン100万あたり$4.25、キャッシュ済み入力トークン100万あたり$0.15です — MetaのStandardティアの定価で、当社側では一切のマークアップを加えずそのまま提供しています。

Muse Spark 1.3 は本日時点で OrcaRouter では提供していません。Contributor のどちらのバリアントも同様です。提供していないものを、バージョン番号によって提供しているかのように思わせるより、私たちはそれを率直に伝えたいと考えています。現在 1.2 を前提に構築していて、後から 1.3 を利用したい場合、移行は簡単な類のものです — 同じモダリティ、同じコンテキストウィンドウ、同じ入力と出力の形 — なので、新しいバージョンが同じキーを通じて利用可能になっても、リクエスト構造を変更する必要はありません。

そのたった1つのキーが、このようなモデルをルーティングする実用的な根拠になります。Muse Spark はプレビュー段階のクローズドウェイト、単一ベンダーのモデルであり、つまりその上に構築する際のよくあるリスクは、唯一の経路がフォールバックのない1つのエンドポイントを通ることです。これを残りのスタックと並べてルーティングすれば、コーディングエージェントや長いコンテキストのジョブで呼び出しが失敗しても、リクエストごと失敗させる代わりに同じエンドポイント上の別のモデルへフェイルオーバーできます。また、Meta がレートを変更したり 1.3 をリリースしたりする日が来ても、その変更はあなたの連携コードではなく1か所に収まります。Muse Spark 1.2 は OrcaRouter 上で、100万トークンあたり入力 $1.25、出力 $4.25、マークアップゼロで利用できます。

何を見るべきか

3つの点があり、そのいずれも私たちが約束できる日付ではありません。第一に、Muse Spark 1.3が一般向けAPI提供に到達するのか、それとも一部ユーザー向けプレビューのままなのか——これが他のすべてを左右する関門であり、私たち自身のモデル一覧に載るかどうかも含みます。第二に、MetaがContributorバリアント構造を1.2の後継に拡張するのか、それともそのティアを廃止するのか。Metaは現在、Contributorの価格を1.3と1.2にのみ設定しています。第三に、1.3で音声ギャップが解消されるかどうか。Meta自身のドキュメントは依然として音声ワークロードを1.2に向けているからです——Meta自身の説明によれば、それは前のバージョンです。

それらのいずれかが変わるまでは、正直な要約は短い。Muse Spark は Meta Superintelligence Labs 初の Muse モデルで、クローズドウェイトかつホスト型であり、1.3 が現行バージョン、Standard ティアにおける Meta 自身の料金は100万トークンあたり入力 $1.25、出力 $4.25 で、同じラボの実行可能な重みのモデルは Muse Glimmer という別のモデルだ。