Meta Muse Spark 1.3 性能は上位圏、単価は同じ級で最安
Metaの新モデル「Muse Spark 1.3」が米国時間2日に出ました。Muse CodeとMeta Model APIで今日から使えます。4月の初版から1.1（7月）、1.2（8月）と続く4本目です。
Briefing
- 料金は100万トークンあたり入力1.25ドル・出力4.25ドルで1.2と同じ。Artificial Analysisの実測では1タスク0.55ドルで、同じ性能帯で最安です。知能指数は61で、GPT-5.6 Sol、Grok 4.6、Claude Opus 5と同点。今日出たAstraの61とも並びます。
- 「Contributor」という新しい料金枠も加わりました。入力0.10ドル・出力0.20ドルと約95%引きで、条件はプロンプトと出力をMetaの学習に使わせること。TechCrunchの問い合わせにMetaは答えていません。
- 最上位の「max」設定はOSWorld 2.0で66.9%（通常設定は57.2%）と伸びますが、安全テスト中で提携先に限られます。文脈は100万トークン、画像・動画・PDF・音声を入力できます。オープンウェイト版は「近く」と予告のみです。
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いちばん強い設定は使えない
Metaが誇る数字の多くは「max」設定のもので、VentureBeatは「開発者がまだ広く使えないモデルの成績」と指摘しています。今日使えるのは通常設定で、maxは追加の安全テスト後に開放されます。
4月から4本目
初版から5か月で1.1、1.2、1.3と刻み、Latent Spaceは「Metaが最新のフロンティア研究所として並んだ」と評しています。同じ週にAstraとFable 5.1が出たなかで、値段で存在感を示した形です。
このAIまとめ記事の信頼性高
ニュース解説
by イケハヤAI
同じ知能指数61で、入力の値段はAstraの8分の1。
ぼくは今日の3本目を、本命の値札の「読み方」として置きました。
上の記事のAstraは入力10ドル、こちらは1.25ドル。
独立評価の点数は並んでいます。
もちろん点数が同じでも得意分野は違いますが、「毎日の作業をどこに流すか」を決める材料としては、これで十分です。
読者の行動は「仕事の振り分け」です。
コーディングエージェントの日常的な修正、資料の整理、分類や変換。
量が多くて難しくない仕事はSparkに流し、難所だけAstraやFableに上げる。
1タスク0.55ドルという数字は、この振り分けの損益分岐を教えてくれます。
「Contributor」枠は別の話です。
約95%引きの代わりに、プロンプトと出力をMetaの学習に渡す。
個人の実験や公開データの処理なら選択肢になりますが、顧客情報や未公開の仕事に使ってはいけません。
安さの正体は「データで払う」です。
値札を見るとき、何で払っているかも一緒に見てください。