Meta新AIモデル「Muse Spark 1.1」発表｜Opus 4.8・GPT-5.5超えの性能
AIに仕事を任せたいのに、結局こちらが指示を出し続けている。そんな状態で止まっている人は多い。
Metaが7月9日に公開した「Muse Spark 1.1（ミューズ スパーク）」は、その前提を動かしにきたモデルだ。
100万トークンの文脈を保ったまま、複数アプリをまたいでPCを操作する。実務タスクのベンチマークJobBench（ジョブベンチ）では54.7を記録し、Opus 4.8の48.4、GPT-5.5の38.3を上回った。
この記事を読むと、Muse Spark 1.1で何が変わったのか、どこから触れるのかが1分でわかる。
何が発表されたのか
Meta公式ブログによると、Muse Spark 1.1はMeta Superintelligence Labsの2つ目のモデルとして7月9日に公開された。ツール利用・コンピュータ操作・コーディングを想定した、マルチモーダルの推論モデルである。
要点は4つ。
文脈長は100万トークン。長時間の作業中に文脈を自分で整理・圧縮しながら進む
複数アプリをまたぐコンピュータ操作に対応。状況が変わっても文脈を保つ
本体エージェントが計画を立て、並列のサブエージェントに実行を振り分ける
Metaとして初めて公開APIを提供する。Meta Model APIはOpenAI互換の形式
目新しいのは文脈長そのものではなく、長い文脈を保ったまま画面を触り続ける点だ。
PC操作の中身｜「クリック」と「スクリプト」を選ぶ
公式の説明で目を引くのは、操作方法の選び方である。Muse Spark 1.1は、スクリプトを書いて自動化するか、画面を直接クリックするかをタスクに応じて判断する。しかも1手ずつ処理せず、複数の操作をまとめて生成する。
初めて触る画面でも、人の介入を最小限にして進むとされる。手順を全部教えるのではなく、目的だけ渡して放置する使い方が、そろそろ現実的になってきた。
ベンチマークの読み方
Muse Spark 1.1のベンチマーク検証では、実務タスクを扱うJobBenchで54.7。Opus 4.8が48.4、GPT-5.5が38.3という並びになる。Metaは MCP Atlas・Humanity's Last Exam・FinanceBench でも最高水準としている。
ただし数字は発表側の計測である。自分の業務で同じ差が出るとは限らない。判断材料は、ベンチマークではなく手元の1タスクで取るべきだ。
今日試せること
Muse Spark 1.1は、Meta AIアプリと meta.ai の「Thinking」モードで使える。開発者はMeta Model API（公開プレビュー）から呼び出せる。
OpenAI互換のため、既存コードのエンドポイントとモデル名の差し替えで動かせる場合が多い。
今日の1手：普段AIに投げている作業のうち、「複数のアプリをまたぐ手作業」を1つだけ選び、手順ではなく完成状態だけを渡して投げてみる。
まとめ｜100万トークン×PC操作で何が変わるか
Muse Spark 1.1は7月9日公開。文脈100万トークン、コンピュータ操作、並列サブエージェントが柱
JobBenchは54.7でOpus 4.8（48.4）・GPT-5.5（38.3）を上回った
Meta初の公開API（OpenAI互換）で、外部からも試せるようになった
数字だけ見れば強いが、私はまだ手放しでは信じていない。まずは自分の業務1つ投げて、その差を確かめてほしい。
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