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エージェントやコーディング業務でパフォーマンスが向上「Muse Spark 1.3」
2026年9月3日 19:26
Metaは、「Muse Spark 1.3」をMuse CodeおよびMeta Model APIでリリースした。推論モードは9月2日より使用でき、追加の安全性テストが完了次第、最大推論モードも間もなく利用可能となる。
Muse Spark 1.3は、数か月にわたるMuse CodeとMeta Model APIの導入から得られた知見を活かし、実際の環境でより簡単に使用できるように改良。また、エージェントタスクとコーディングタスクの両方でパフォーマンスが向上している。
長いスレッド内で複数のワークフローを同時に処理することで、長期的な作業をより効果的にサポートするように設計。明確な目標が与えられると、ツールを用いて複雑で矛盾する情報源から独自のコンテキストを生成し、計画のギャップを積極的に修正し、学習した内容を追跡しながら、最終成果物を作成していく。多様なエージェント環境に対応できるよう、さまざまな大規模言語モデル（LLM）を呼び出しツールの実行や処理の判断を行なう実行レイヤーを使用しモデルはトレーニングされてきた。
また、長期的なコーディングタスクでトレーニングされており、一般的なエンジニアリングワークフローにおける使いやすさが向上。Muse Spark 1.2と比較すると、不要な処理が少なくなり冗長性も低減され、全体的にクリーンなコーディングスタイルを実現している。Metaのエンジニアによる比較テストでは、ツール呼び出し回数が約20％、トークン数が約25％削減され、処理速度と効率が大幅に向上しているという。
マルチタスク機能についても改善されている。ユーザーがリクエストをスキップや中断しているかどうかに関わらず、シングルスレッド環境において、受信したプロンプトを適切なタスクに、より正確にマッピングできる。このモデルは、自身の能力と限界を認識できるようになり、何ができて何ができないのか、何を知っていて何を知らないのか、いつ障害にぶつかったのかをより正確に把握できる。
指示が曖昧な場合は使用者に確認のために質問を投げかけ、行き詰まった場合はユーザーに助けを求め、重大な操作を行なう前には確認する。さらに、長時間の作業を行なう場合は、ユーザーの好みに合わせて、頻繁に更新情報を提供したり、バックグラウンドで静かに作業を進めるなど空気を読む一面があるという。Muse Spark 1.3は、以前のMuse Sparkモデルよりも複雑で長文の指示をより確実に処理していく。複数ステップのタスクにおいても、制約条件を省略したり、要求されたワークフローから逸脱することなく、詳細な要件をより適切に維持して作業を行なっていくという。