Meta Muse Spark 1.3公開｜トークン25%減・ツール呼び出し20%減で価格据え置き
Metaが2026年9月2日、最上位モデル「Muse Spark（ミューズ・スパーク）1.3」を公開した。開発者向けのAPIでは即日提供が始まっている。
見どころは効率だ。前版の1.2と同じ作業を、ツール呼び出しは約20%少なく、トークンは約25%少なく終える。それでいて価格は前版から据え置きとされる。
この記事では、公開されたスコアカードで何がどれだけ伸びたのか、GPT-5.6 SolやClaude（クロード）Opus 5と比べてどの位置にいるのか、どこで使えるのかを整理する。
コーディングは前版から20.4ポイント上昇
Metaが公開したMuse Spark 1.3の発表記事では、エージェント・長文脈・コーディングの3カテゴリでスコアカードが示された。
伸び幅が最も大きいのはコーディングだ。自律的に開発タスクをこなす DeepSWE v1.1 で75.4を記録し、前版の1.2から20.4ポイント上がっている。
他の指標も上がっている。
SWE-Atlas：13.2ポイント上昇
AutomationBench：11.2ポイント上昇
Terminal-Bench：5.9ポイント上昇
コードベース全体を読んで質問に答える SWE-Atlas Codebase QnA では59.4で、Metaが並べた比較対象の中では首位に立った。
コーディング関連の指標は4つとも上がり、最大の伸びは20.4ポイントだった。
トークン25%減・ツール呼び出し20%減
スコア以上に効くのは効率の数字だ。Metaは1.2と比べて、ツール呼び出しが約20%、トークン消費が約25%減ったと説明している。
同じ仕事を、より少ない手数で終える。API課金は消費トークンで決まるため、価格表が同じでも実際の請求額は下がる。
Metaは安全面も調整したと説明している。プロンプトインジェクションへの耐性が上がり、取り消しのきかない操作については実行前に確認を挟むようにした。エージェントに長時間まかせる使い方を想定した変更になる。
価格表は同じでも、消費量が減れば支払いは減る。
GPT-5.6 Sol・Claude Opus 5との比較
ターミナル操作を評価する Terminal-Bench 2.1 では88.8を記録した。同じ指標でGPT-5.6 Solも88.8、Claude Opus 5は86.7とされ、首位グループに並んだ。
総合指標では位置づけが変わる。Artificial Analysis Intelligence Index は62で、Claude Fable 5.1とClaude Opus 5の後ろ、OpenAI勢の前という順位だった。
MetaのチーフAIオフィサーであるAlexandr Wang氏は、1.3をClaude Fable 5.1と競合する水準とし、コード生成ではGPT-5.6 Solを上回ると述べている。中国製のモデルについても、現行のどれよりも上だとした。
総合力ではAnthropic（アンソロピック）勢に届いていないが、コードとターミナル操作という実務の中心では並んだ。
使えるのはMuse CodeとMeta Model API
提供先は開発者向けの2つだ。コマンドライン型の Muse Code と、Meta Model API から呼び出せる。導入手順はMetaの開発者向けページに載っている。
コンテキストウィンドウは100万トークン。長い仕様書やコードベースを一度に渡す使い方を想定した容量になる。
FacebookとInstagram、Meta AIアプリの一般利用者への展開は「数日以内」とされ、9月5日の時点では順次進行中とのこと。今すぐ触れるのは有料の開発者向け経路に限られる。
要点サマリー
Metaが9月2日に最上位モデル Muse Spark 1.3 を公開
DeepSWE v1.1で75.4、前版から20.4ポイント上昇
ツール呼び出し約20%減・トークン約25%減で、価格は据え置き
Terminal-Bench 2.1は88.8でGPT-5.6 Solと同値、Claude Opus 5の86.7を上回る
提供はMuse CodeとMeta Model API。一般向けアプリへは数日以内に順次展開
スコアの伸びよりも、価格据え置きのまま消費量が2割から3割減った点が実務には効く。
まとめ｜価格と提供時期
今日試せること：普段使っているAIツールの利用画面を開き、直近1週間のトークン消費量を確認する。
25%の削減が自分の請求額でいくらに相当するのか、その数字が出て初めて、乗り換えを検討する価値のあるニュースかが決まる。
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1.3の1つ前、Muse Sparkが競合を追い抜いたと言われた時点の記事。伸び幅の比較に使える。
同じ週にOpenAIが出した本命モデル。今回の比較対象を理解する前提になる。
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※ この記事はAIによって執筆した記事です。誤りが含まれる可能性があります。重要な情報は必ず一次ソースをご確認ください。
