Meta、Muse Spark 1.1を発表──エージェント系ベンチ4つで1位、初のAPI提供も同時開始

3行まとめ

1. Meta Superintelligence Labsがマルチモーダル推論モデル「Muse Spark 1.1」を発表、エージェント系ベンチ6つ中4つで1位
2. Meta Model APIを初めて立ち上げ、開発者向けAPI市場に本格参入。Replit・Cline・Boxが早期パートナー
3. コスパグラフではOSWorldでOpus 4.8の約4分の1のコストで同等スコア。コーディング系ではOpus・GPTの後ろ

何が起きたか

Meta AI公式発表によると、2026年7月9日、Meta Superintelligence Labsはマルチモーダル推論モデル「Muse Spark 1.1」を発表した。エージェントタスク、ツール使用、コンピュータ操作、コーディングに特化したモデルで、1Mトークンのコンテキストウィンドウを持つ。同時にMeta Model APIをパブリックプレビューとして立ち上げた。

動画でも解説しています: Meta Muse Spark 1.1の性能を正直に読む

ベンチマーク（Meta公表値）

エージェント系（Muse Spark 1.1が強い領域）

ベンチマーク	Muse Spark 1.1	Opus 4.8 (max)	GPT 5.5 (xhigh)	Gemini 3.1 Pro
MCP Atlas	88.1	82.2	75.3	78.2
JobBench	54.7	48.4	38.3	15.9
Humanity's Last Exam	62.1	57.9	52.2	51.4
Finance Agent v2	57.2	53.9	51.8	43.0
Toolathlon-Verified	75.6	76.2	73.5	61.1
OSWorld-Verified	80.8	83.4	78.7	76.2

コーディング系（Opus・GPTが強い領域）

ベンチマーク	Muse Spark 1.1	Opus 4.8 (max)	GPT 5.5 (xhigh)
Terminal Bench 2.1	80.0	82.7	83.4
SWE-Bench Pro	61.5	69.2	58.6
DeepSWE 1.1	53.3	59.0	67.0
Meta Internal Coding	68.3	69.0	67.1

主な特徴

Meta AI公式によると：

• マルチエージェント設計: メインエージェントとして計画→サブエージェントに並列委任。サブエージェントとしても動作
• コンピュータ操作: クリックとスクリプト自動化を自動で使い分け
• コンテキスト管理: 1Mトークンのコンテキストを能動的に管理（圧縮・過去の取り出し）
• マルチモーダル: スマホ動画から商品写真を抽出→Facebook Marketplaceに自動出品するデモを公開

Meta Model API

Metaが自社モデルをAPIで外部提供するのは今回が初めて。OpenAI互換のAPIパッケージとして提供。早期パートナーとしてReplit・Cline・Boxが参加。

コスパ

OSWorld 2.0のコスト対性能グラフでは、同じスコア50を出すのにMuse Spark 1.1は$8以下、Opus 4.8は$30近くかかるとされている。エージェント系タスクでのコスパは現状最強クラス。

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出典: Introducing Muse Spark 1.1 — Meta AI

本記事のベンチマーク数値はMeta AIの公式発表（2026年7月9日付）に基づく。Meta Internal Coding Benchは自社ベンチマークであり、外部ベンチと結果が異なる場合がある。コスパグラフの数値はMeta公表の推定値。