Muse Spark Open 対 Muse Spark：Metaが重みをあなたに手渡すとき、何を諦めるのか

人が実際に「Muse Spark Open vs Muse Spark」と入力して意味している比較は、2つのモデルではなく、同じファミリー名をまとった2つの流通モデルである。Muse Spark Openは、Metaが2026年10月15日に公開したオープンウェイトの816Bパラメータ疎混合エキスパートモデルで、Muse Model Licenseの下でダウンロードでき、テキスト、画像、動画、音声を入力として受け取り、テキストを出力する。Muse Sparkは、同じファミリーのクローズドなホスト型ラインである——2026年4月のオリジナルモデル、続いてMuse Spark 1.1、1.2、1.3と続き、MetaのModel APIを通じてトークン単位で販売され、それ以外の方法では利用できない。一方はファイルとライセンスとして届き、もう一方はエンドポイントと料金表として届く。両者の実用上の違いは、ほぼすべてこの単一の分岐から生じている。

まず、整理しておきたい命名の問題があります

「Muse Spark」はバージョン番号がないと本当に曖昧で、オープンな兄弟版が存在する今となっては、その曖昧さはさらに悪化している。

• Muse Spark、バージョンなし — オリジナルモデル、2026年4月リリース、Artificial Analysisの掲載情報では262Kトークンのコンテキスト、テキスト・画像・音声を入力に対応。

• Muse Spark 1.1 と 1.2 — それぞれ 2026 年 7 月と 8 月、どちらもこのファミリーの 1M トークンのコンテキストウィンドウを備えています。

• Muse Spark 1.3 — 2026年9月、Metaが最新版と位置づけ、新規の作業に推奨するバージョン。

• Muse Spark Open — クローズド系列のバージョンでも、1.3の後継でもない、独立したオープンウェイトリリースです。

そして、上記のすべてとよく混同される4つ目のもの：同じ研究グループによる、Apache 2.0 の下で公開された30Bのdenseオープンモデル、Muse Glimmerです。「open Meta Muse model」を検索してGlimmerにたどり着いた人は、本物のオープンウェイトモデルではあるものの、間違ったものを見つけたことになります。Muse Spark Openが816Bモデルで、Glimmerは小規模なローカル用モデルです。

建前上、双方が何であるか

6つの次元、双方について、ベンダーが公表した数値と、存在する場合はArtificial Analysisの独立したリストを用いた。

• ウェイト — Muse Spark Open：ダウンロード可能、総計816B／アクティブ42B、アクセス制限付きリポジトリ、BF16およびNVFP4チェックポイント。Muse Spark（クローズド系列）：ウェイトなし、ライセンスなし、1.3を含むいかなるバージョンもダウンロード不可。

• 入力 — オープン: Metaによるとテキスト、画像、動画、オーディオ、およびArtificial Analysisのリストによるとテキスト、画像、音声、動画。Closed 1.2: Artificial Analysisによるとテキスト、画像、音声、動画。2つの情報源はオープンモデルのモダリティ一覧については一致しているが、どちらも公表していないのはオーディオまたは動画の経路の測定結果である。

• 出力 — テキストのみ、双方とも。どちらも画像、音声、動画は生成しません。

• コンテキスト — Open と 1.1、1.2、1.3 では 1,048,576 トークン。バージョンなしの元の Muse Spark はさらに少なく、262K です。

• ライセンスと利用条件 — オープン: 帰属表示の義務と、関連会社の年間収益が$20Mを超える場合に適用されるモデル・アズ・ア・サービス条項を伴うMuse Model License。クローズド: 商用API利用規約。割引された「Contributor」ティアでは、より低い価格と引き換えに、あなたのプロンプトとコンプリーションで学習する許可を与える。

• 価格 — オープン: Meta は価格を設定しません。Meta がそれを提供していないからです。支払うのは、自分のハードウェア代か、推論プラットフォームが請求する料金のいずれかです。クローズド 1.3: 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100万あたり $0.15、Contributor バリアントは $0.10 / $0.20 / $0.002。

独立した数字、そしてそれらについての正直な注意書き

Artificial Analysisは、この比較の両側について公開リストを有する唯一の第三者であり、それゆえ同条件での比較読みが可能な唯一の場である——ただし、それが隠していない一つの留保付きで：同社はオープンウェイトモデルを同じサイズクラスの他のオープンウェイトモデルと、プロプライエタリモデルを同じ価格帯のプロプライエタリモデルおよびオープンモデルとベンチマークしている。また、以下のクローズド側の数値はArtificial Analysis自身によるホスト型エンドポイントの測定値である一方、オープンモデルのIndexと速度は、誰もホストする義務を負わないモデルについて同アナリストがホストするリスティングから得たものである。したがって、スコアは方向性において比較可能であるが、監査済みの等価物ではない。

• Muse Spark Open（xhigh） — インテリジェンス指数39、テキスト・画像・音声・動画を入力、出力速度は毎秒103.4トークン、掲載ホステッド価格は入力$1.25 / 出力$4.25、インデックスタスクあたり$0.84。

• Muse Spark 1.2 (xhigh) — インテリジェンス指数 40、テキスト・画像・音声・動画入力、毎秒 361.4 トークン、入力 $1.25 / 出力 $4.25、インデックスタスクあたり $0.97。そのページには現在、1.3 を指す非推奨通知が掲載されている。

• Muse Spark 1.3 (max) — インテリジェンス指数 48、テキスト・画像・動画入力、121.9 トークン/秒、入力 $1.25 / 出力 $4.25、インデックスタスクあたり $1.60。

• オリジナル Muse Spark — Intelligence Index 31、262K コンテキスト、速度とコストは未測定、非推奨としてマーク。

そのリストの形こそが面白いところだ。オープンモデルはクローズド系を上回らない。最大推論設定では、非推奨の1.2を1ポイント下回り、1.3を9ポイント下回る。しかもそれは、1.2より約3.5倍遅いながらである。それが勝っているのはタスクあたりのコストだ。同じ指標で1.3の$1.60に対して$0.84で、これはファミリー内で最も安いタスクあたりの数字だ。つまり、トレードオフは能力ではなく、トークンあたりの価格でも実質ない。この表のホスト型の掲載はすべて同じ$1.25 / $4.25を提示しているからだ。それはコントロールだ。

あの表の1つの数値は、引用ではなく懐疑の目で見るに値する。Muse Spark Open の掲載ホスト価格は、クローズドな Muse Spark 1.3 に対する Meta の定価と、3列すべてで1セントまで一致している。それは本物の市場清算価格かもしれないし、モデル自身の価格が固まるまでの間、アナリストが兄弟モデルの料金表でその欄を埋めているだけかもしれない。実際のプロバイダー請求書で確認できるまでは、Open のコスト数値は暫定、1.3 のものはベンダー公表値として扱うこと。

オープンライセンスがあなたに負わせる、APIなら決して負わせないコスト

ライセンスは、この2つの道が最も鋭く分かれるところであり、多くの読者がいちばん流し読みしてしまうセクションでもある。

はっきり言えば、使用、複製、変更、ファインチューニング、蒸留、マージ、公開、サブライセンス、および派生作品の販売を行う自由が得られ、Meta は出力の所有権を主張しません。それに加えて、2つの条件があります。

• 帰属表示 — 本ライセンスでは、モデルまたはその派生を使用するあらゆる製品のインターフェース、あるいはそのドキュメント、サイト、設定メニューにおいて、「Built with Muse Spark Open」を目立つように表示することが求められます。

• モデル・アズ・ア・サービスのトリガー — あなたまたはあなたの関連会社が、API 経由で第三者がモデルに製品またはサービスとしてアクセスできるようにし、かつ、連続する任意の12か月間における総売上高が2,000万ドルを超える場合、まず Meta に通知し、別途契約を締結する必要があります。内部利用、研究、および自社の非API製品内でのモデル提供は除外されます。

• ゲート付きアクセス — ダウンロード自体がアクセス制御されており、正式氏名、生年月日、企業識別子を含む組織名を求める申請フォームがあり、一度提出すると編集できません。

それをクローズドなラインの条件と照らし合わせると、比較は逆転する。APIルートは帰属について何も求めず、売上しきい値も課さず、キー以外の書類手続きも伴わない。ただ求めるのはデータに関する問いだ。Contributorティアでは、Metaがあなたのプロンプトと補完で訓練する可能性があり、まさにそれによって入力は約10分の1、出力では20倍を超えて安くなる。クローズドなStandardティアの約束はその逆だ——あなたのデータは訓練に使用されない。

各パスの実行に実際にかかるコスト

「トークンあたり$0 対 100万あたり$1.25」という見出しの比較は、どちらの向きにも誤っている。だからこそ、正直に価格を算定する価値がある。

• データセンター BF16 — Meta 自身のレシピは、完全なチェックポイントを、テンソル並列度 32 で 8 基の H200 GPU からなる 4 ノードにまたがって実行する。オープンウェイトはハードウェア費用をなくしたわけではない。それはあなたの貸借対照表に移されたのだ。

• データセンターNVFP4 — 4ビットビルドは単一のB200ノード上で{{1}}文書化されており{{/1}}、MetaのSGLangリファレンス構成は4基のGB300 GPUに{{2}}またがっています{{/2}}。

• デスクトップ — 真に新しい選択肢。M5 Ultraチップを搭載した2台のMac Studioは、フルBF16チェックポイントを保持する。各マシンが最大512GBのユニファイドメモリを1.2TB/sの帯域幅で公開するためだ。Hugging Faceとllama.cppのチームがテストした2ビット量子化は、単一の512GB M3 Ultra上で304GBを使用し、毎秒18トークンで実行され、キャッシュ用の余裕もあった。

• コンテキストの罠は、どちらの経路にもある — BF16 でのフル 1M トークンウィンドウでは、KV キャッシュだけで約 266GB に達する。重みを買っても、ウィンドウが手に入るわけではない。ホスト型エンドポイントでは、同じ上限が、同じように増大するトークンあたりの価格の背後に横たわっている。

クローズドなラインには、デスクトップの行に相当するものがありません。あなたが所有するハードウェア上で、どの量子化でも、どの速度でも Muse Spark 1.3 が動作するような構成は存在しません。

状況別、どれを選ぶ？

判断基準は、どちらの側のマーケティングが示唆するよりも狭い。

• ワークロードが能力重視で、今日このファミリーが出せる最良の答えが必要なら、クローズド系の勝ちであり、しかも差は僅差ではない——最大推論時の 1.3 はオープンモデルを 9 インデックスポイント上回り、しかもオープンモデルのほうが遅い。

• プロンプトが、あなたが管理するインフラから外に出てはならないという制約がある場合、またはファインチューニング、マージ、蒸留を行う必要がある場合、このファミリーで唯一の選択肢はオープンウェイトです。どちらも、どの Muse Spark バージョンにも当てはまりません。

• このファミリーでタスクあたりのコストを最も安く抑えたいなら、オープンモデルの$0.84というインデックスタスクが表の中で最も低い数字です — ただしそれは、表の中で最も検証が進んでいない数字でもあり、どのプラットフォームで実行するかによっても左右されます。

• 本番導入する前に実トラフィックでどちらかを評価したい場合でも、分割自体が単一エンドポイントを支持する理由になります：Muse Spark 1.2は、OrcaRouter がルーティングする 2 つの Muse モデルのうちの 1 つで、Meta の定価に 0% のマークアップで提供されるため、公表された価格変更は再交渉なしでお客様のキーに反映されます。Muse Spark Open は当社のカタログにはなく、そう主張しているわけでもありません——それはダウンロードするモデルであり、呼び出すモデルではありません。また、Muse Spark 1.3 もルーティングしていません。当社が提供する 2 つのバージョンは 1.2 と 1.1 です。

この特定のケースでルーティング層がもたらすのは、割引ではなく脱出路だ。200以上のモデルをまたぐ単一のAPI、プロバイダーが劣化したときの自動フェイルオーバー、そして設定によってモデル間でトラフィックを移すルーティングDSLは、いずれもオープンとクローズドの選択が移行作業ではなくなることを意味する。1日前にリリースされ、アナリスト指標が1つだけで再現もないモデルは、コード変更を伴わずにトラフィックを移せる選択肢が欲しくなる、まさにそういうケースだ。

どちらの側も解決していない部分

この比較には2つの未解決の問いがのしかかっており、そのどちらも明快な結論へとは向かわない。

まずは測定だ。Meta自身によるMuse Spark Openのスコアカードはベンダー申告で、ハーネス相対的であり、そのローンチ投稿が参照している安全報告書は、公開済みではなく「近日公開」と説明されている。独立した見方は、アナリスト指標1つ、速度値1つ、モダリティ一覧1つにすぎない——そしてその一覧は仕様についてベンダーと一致しているが、その4つの入力経路のうち実際に測定されたものがどれなのかについては何も述べていない。インデックス9ポイントは大きな差であり、現時点では単一の主体によって異なるモデルクラスで測定された差である。

第二は、オープンウェイトがこのファミリーの方向性をそもそも変えるのかどうかだ。Metaは今や、クローズド系のあらゆるバージョンをプロプライエタリのままにしつつ、この規模のモデルを公開しており、オープン版は能力面でクローズドのフラッグシップと並ぶのではなく、その下に位置している。これは一貫した戦略だ——フロンティアはホスト型のままにし、前世代の形はダウンロードできるようにする——そしてそれはMetaが明言していない戦略である。将来のMuse Spark Openがリリース時にクローズド系と同等になれば、この比較は成立しなくなる。それまでは、正直に読めば、オープンウェイトによって手に入ったのはこのファミリーのアーキテクチャとコンテキストウィンドウを能力面の割引と引き換えにしたものであり、フロンティアは手に入らなかった、ということだ。

このような比較は、失敗モードが表面化する場でもあります。このクラスのモデルの背後にある、記録されたAIインシデントやエージェントの障害は、OrcaRouter AI Incident Archiveにまとめられており、各エントリには独自の情報源、重大度、信頼度グレード、異議フラグが付いています。