Meta、「Muse Spark 1.3」発表 AIエージェントとコーディングを強化
長時間の複雑なタスクへの対応を改善、ツール呼び出しやトークン使用量も削減
米Metaは現地時間9月2日、AIモデル「Muse Spark 1.3」を発表した。AIエージェントやコーディングの性能を強化したモデルで、「Muse Code」と「Meta Model API」から利用できる。従来の推論モードは提供開始時から利用でき、「max reasoning」は追加の安全性テスト後に提供する予定だ。
複数の作業を並行して処理
Muse Spark 1.3は、複数の工程を伴う長時間のタスクへの対応を改善した。目的を与えると、ツールを使って複雑な情報源から必要なコンテキストを集め、計画の不足を修正しながら作業を進め、最終的な成果物までまとめる。
長い指示に含まれる細かな条件を維持する能力や、1つのスレッド内で複数のワークフローを扱う能力も向上した。指示が曖昧な場合には確認を求め、作業が行き詰まればユーザーに助けを求めるほか、影響の大きい操作の前には確認する。
コーディング性能と効率を改善
コーディングでは、113タスクを対象とする「DeepSWE v1.1」で75.4％、89タスクの「Terminal-Bench 2.1」で88.8％、コードベースの理解を測る「SWE-Atlas CodeBase QnA」で59.4％を記録した。長文脈検索の「MRCR v2」でも、256K～512Kトークンで98.5％、512K～1Mで98.1％となった。いずれもMetaによる評価結果で、Muse Spark 1.3は「max reasoning」設定で評価されている。
前世代のMuse Spark 1.2と比べると、不要なやり取りを減らし、ツール呼び出しを約20％、トークン使用量を約25％削減したという。また、自身ができること・できないことを把握し、問題に直面した際に結果をでっち上げるのではなく、限界を認識しやすくした。
API料金は前世代から据え置き
「Meta Model API」での料金は、100万トークン当たり入力1.25ドル、キャッシュ入力0.15ドル、出力4.25ドル。Muse Spark 1.2と同水準となる。プロンプトや出力をMetaのモデル改善に利用することを許諾する「Contributor」ティアでは、入力0.10ドル、出力0.20ドルまで下がる。
自律的な操作を想定して安全性も強化
安全面では、敵対的な入力やプロンプトインジェクションへの耐性を強化。取り消しが難しい操作に対する判断も改善した。Metaは今後、より大型のモデルやMuse Sparkのオープンウェイト版も展開する予定だ。
参照サイト
Meta
Introducing Muse Spark 1.3
