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Metaの最新エージェントAI「Muse Spark 1.1」登場！ついに有料化へ踏み出す戦略とは？
Muse Spark 1.1
ot・1日前
議論
11件Metaが最新のAIモデル「Muse Spark 1.1」をリリースしました。関連する技術レポートや開発者向けリソース、およびBloombergによる「有料化戦略」に関するニュース記事を以下にまとめています。1. Muse Spark 1.1 評価レポート: https://ai.meta.com/static-resource/muse-spark-1-1-evaluation-report 2. 開発者向けガイド: https://developer.meta.com/ai/resources/blog/build-with-muse-spark/ 3. 有料モデル転換に関する報道 (Bloomberg): https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-07-09/meta-starts-charging-for-ai-with-muse-spark-1-1-agentic-model またはアーカイブ版: https://archive.is/3ccKa
この価格設定はヤバいな：100万トークンあたり$1.25/$4.5で、キャッシュされた入力に至っては$0.15だ！
https://dev.meta.ai/docs/getting-started/pricing-rate-limits
個人的にはMetaは好きじゃないけど、これだけは言わせてくれ。競争相手が増えることは、一般消費者（それに企業も）にとって良いことだ。
- 中国のモデル
- Grok
- Meta
- OpenAI
- Anthropic
これは勝利だと思う。今は助成金で安く使えるトークンを最大限に活用するために、死に物狂いで開発してるよ。
公開されているベンチマークを見ると、コーディングやマルチモーダルもかなり良さそうだけど、特に「ツール呼び出し（tool calls）」の成功率がめちゃくちゃ高いな。
どういうユースケースが一番適してるんだろう？
Metaがクローズドウェイト（非公開重み）のモデルを開発・リリースしてたなんて見逃してた…残念だな。アメリカ発のオープンウェイトなモデルがもっと進歩するところを見たいよ。
リンク先のレポートに詳細がたくさん載ってるよ https://ai.meta.com/static-resource/muse-spark-1-1-evaluation-report
Terminal-bench-2.1の詳細から引用すると、
公式リポジトリのTerminal-Bench 2.1タスク89件を評価するために、CPU6コア、RAM 8GBに制限したbashツール専用のエージェントハーネスを使用しています。
これ、結果が無効だわ。各Terminal-BenchタスクにはCPUとRAMの上限値が決められてるのに、それを無視して設定を上書きするのは失格だよ。
参考までに、tbench-2.1では：
- CPU 6コアを許可するタスクは89件中0件（最大4コアで、それもたった1件だけだと思う）
- RAM 8GBを許可するタスクは89件中8件のみ
こういう怪しいベンチマーク（昨日別の文脈で話したばかりなんだけど https://news.ycombinator.com/item?id=48838212 ）を見ると、モデルのスコアを改善するためにハーネスを作るのが馬鹿らしくなるよ。何をどうやっても、（チートされた）見出しの数字には勝てないんだから。これが、このモデルが公式のベンチマークリーダーボード https://www.tbench.ai/leaderboard/terminal-bench/2.1 に載っていない理由だろうね。
元Meta社員としては少し悲しいけど、驚きはしないな。「数字を上げる」ことが、PSCが完了して次のステップへ進むまでの評価指標のすべてだからね。
なんでどの企業も、すべてのベンチマークで自社がトップだっていう結果を見せられるんだ？
昨日まではOpenAIとAnthropicが圧倒的で追いつけない、という意見が支配的だったのに、xAIとMetaが有益かつ安価で競争力のあるモデルをいきなり出してきたのは面白いよ。もちろん、大手2社が依然としてリードしているという見方はFable（あるいは来るべきGPT-6）で維持されるんだろうけど、オピニオンリーダーたちが言うほど「勝負あり」の状態じゃなくなってきたね。
ザックは正面から競うよりも、「スポイラー（攪乱者）」としての役割を徹底すべきかもしれないな。
彼らの収益を99%削ぎ落とせるなら、AnthropicやOpenAIのモデル収益に合わせる必要なんてない。
数10億ドルかけて最先端モデルを開発し続け、それをオープンウェイトでリリースして、コーディングモデルをコモディティ（日用品）化しちまえばいいんだ。それに合わせる良いOSSのリファレンスハーネスも必要だけどね。こんなことができて、かつビジネスとして成り立つ立場にいる人間はほとんどいないよ。
結局のところ事態はそうなりつつあるし、彼はそれを大幅に加速できるはずだ。
私たちは皆、モデルがプロプライエタリな製品から、コンパイラのようにコモディティなものへと進化することを願うべきだ。
これこそ、ザックが世界のためにできる最善のことの一つかもしれない。
数日間プレビュー版を使えたから、LLM用のプラグインを作ってみたよ。ターミナルでこんな感じでモデルを試せる：
uv tool install llm
llm install llm-meta-ai
llm keys set meta-ai
# APIキーをここに貼り付け
llm -m meta-ai/muse-spark-1.1 "自転車に乗ったペリカンのSVGを生成して"
比較用に、Muse Spark 1で出したペリカンも置いておくね：https://simonwillison.net/2026/Apr/8/muse-spark/
コンテナ内のCodexで動かせたよ！参考までに、ほとんどの人がCodexとMuseのインターフェースの間でバグに遭遇すると思う。
これはCodexがサーバーサイドのツール呼び出しを想定していないことと、MetaがそれらのIDを扱う方法によるパースまたは統合エラーの一種だね…最初にCodexでMuseを動かした時、最初のWeb検索以外の呼び出しで必ず失敗したんだ。
修正はできたよ。独自のサーバーサイドツール呼び出しと永続的なファイルストレージについてはまだ懐疑的だけど、すごくクールなモデルだし、今のところ使っていて楽しいね！