Metaは2026年10月15日、プログラミングや複数の手順を伴う作業に向けたAI「Muse Spark Open」を公開しました。学習済みのモデルデータである「重み」をダウンロードでき、自社のサーバーや対応するMacで動かせます。

文章だけでなく、画像・動画・音声を入力でき、回答は文章で出力します。外部サービスのAIを呼び出す使い方に加えて、利用者自身が実行環境を管理できることが、今回の公開の大きなポイントです。

コード修正から動画編集まで

Muse Spark Openは、長い作業の途中でも計画を保ち、必要なツールを使いながら処理を進めるよう設計されています。コードを書くほか、エラーの原因を調べ、修正して再実行するような作業を想定しています。

Metaは、Mastodon向けアプリ「Ice Cubes」の不具合修正や機能追加、ビルドまでを手元の環境で実行したと説明しています。動画編集ソフト「DaVinci Resolve」では、映像を確認して見どころを選び、縦長に切り抜く作業も試しています。

これらはMetaが示した実行例です。あらゆるアプリや編集作業を、同じ精度で自動化できると確認されたわけではありません。

8160億の規模と、100万トークンの入力

モデル全体のパラメーター数は8160億です。ただし、処理ごとに必要な部分を選ぶ「MoE」という仕組みにより、各処理で使うのは約420億パラメーターに抑えています。

一度に扱える情報量は100万トークンです。トークンは文章などを処理する際の単位で、大量のコードや資料をまとめて参照する用途を想定しています。ただし、長く入力できることと、すべての情報を正確に使えることは別です。

Metaが公開した比較表では、外部ツールを使う能力を評価する「MCP-Atlas」で89.2、パソコン操作を評価する「OSWorld Verified」で80.4を記録しています。

一方、端末上での作業を測る「Terminal-Bench 2.1」は76.4で、比較表にあるKimi K3の85.0やGLM 5.3の83.9を下回ります。

Metaは「米国の公開重みモデルで最も高性能」と位置づけていますが、世界の公開モデルすべてに、あらゆる評価で勝っているという意味ではありません。これらの数値も、Metaが掲載した評価条件に基づくものです。

Metaによると、AppleのAI実行基盤「MLX」を使い、M5 Ultra搭載Mac Studioを2台組み合わせて実行できます。1台あたり最大512GBの共有メモリーを利用する構成です。

一般的なパソコンで気軽に動かせる規模ではありません。モデルカードでは、圧縮したNVFP4版でも最低700GBのGPUメモリーが必要とされており、手元で動かすには相応の設備が求められます。

モデルは発表当日から提供されています。Hugging Faceなどで重みを取得するか、Together AI、Fireworks AI、OpenRouterなどのAPI経由で利用できます。自前の機材を持たない場合も、対応するAPIから組み込めます。

独自の「Muse Model License」が適用され、多くの開発者は無償で利用できます。ただし、利用条件や表示義務があり、APIの利用料や実行用の機材・クラウド費用は別途かかります。

今回の公開によって、企業や開発者は、AIを動かす場所や追加学習の方法を自分たちで選びながら、開発支援や業務自動化に組み込めるようになります。

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確認した一次ソース：Meta公式発表・公式モデルカード。