MetaのMuse Spark 1.3がGPT-5.6 Sol超え、入力1.25ドルでオープン化も予告した

GPT-5.6 Solをコーディングで超えた

第三者機関Artificial AnalysisはMuse Spark 1.3の総合指標（Intelligence Index）を62と測定した。これはClaude Fable 5と同じ水準で、GPT-5.6 Solを上回る。エージェント性能（Agentic Index）も59を記録し、Claude Opus 5やGrok 4.6と並んだ。

前バージョンのMuse Spark 1.2からの変化も大きい。ツール呼び出しが約20%減りトークン数も約25%減った。冗長な出力が減って処理が速くなり、性能と効率の両方が上がった形だ。

ベンチマークの数字だけでなく実際に投げてどうかを確かめた。

設計面ではユーザーとの協働を重視している。曖昧な指示を受けたら確認の質問を返し、処理に詰まったら追加の指示を求める仕組みだ。ザッカーバーグCEOは「コーディングとエージェント作業で過去最大の飛躍だ」とコメントした。

API入力は1.25ドル　プロンプト提供枠なら0.10ドル

APIはすでに利用できる。通常の料金は100万トークンあたり入力1.25ドル・出力4.25ドルで、キャッシュ済みの入力は0.15ドルになる。

特徴は「Contributor tier」と呼ぶ枠だ。学習用のプロンプトをMetaに提供する代わりに入力0.10ドル・出力0.20ドルまで下がる。通常枠の10分の1以下になる計算で、コストを重視する用途には大きな差がつく。ただし入力内容がモデルの学習に使われるため、社内の機密情報を扱う用途には向かない。

maxモードは安全テストの完了後に開放される予定で、現在はxhighまでの推論レベルが使える。

日本の開発者は為替と学習提供の条件を確かめたい

API料金はすべてドル建てで日本円での支払いには対応していない。円安が続く場面ではそのまま負担増になる。

Contributor tierを使うかどうかはプロンプトがモデルの学習に使われてよいかで判断する。翻訳や社外向けの文章など機密情報を含まない作業なら検討の余地がある。社内データを扱うAPIコールには通常枠を使うという切り分けが現実的だ。

APIの供給元を1社に絞らず確保しておく動きは広がっている。OpenAIがCursorへのモデル提供を打ち切ると報じられた例を見ても代替の選択肢を持つ意味は大きい。

オープンモデル化を予告　まずAPIで試せる

ザッカーバーグCEOは「Muse Sparkシリーズのオープンモデル化を近日中に行う」と明言した。実現すればローカル環境やクラウドの自社インスタンスでも動かせるようになる。

APIはMeta AI Researchの公式サイトからすでに使える。xhighまでの推論レベルでもフロンティア級の性能が出ている。まずAPIで試し、オープンモデルが出たら自社環境への導入を検討するという手順になる。MetaのAI責任者ワン氏は同日発表のGemini 3.8 Flashとの比較で「Geminiって誰？」と投稿しており、各社間の競争は一段と激しくなっている。