Meta、強化されたマルチモーダル推論モデル「Muse Spark 1.1」リリース

　Metaは7月9日、AIエージェント向けのマルチモーダル推論モデル「Muse Spark」のアップデート版「Muse Spark 1.1」を発表した。

　Muse Spark 1.1は、マルチエージェントシステムをオーケストレーションしてエンドツーエンドのレイテンシを最適化するようにトレーニングされており、従来のMuse Sparkより高速で複雑なプロジェクトに対応できるようになった。

　100万トークンからなるコンテキストウィンドウをアクティブに管理でき、コンピュータ操作においても以前の作業から情報を取得し、後の作業に必要な重要な手順を保持する。操作の各ステップを一つずつクリックして考えるのではなく、自動化すべき時とインターフェースを直接使用すべき時を自動的に判断するようトレーニングされている。

　また、コーディング性能も大幅に向上しており、複雑なバグの診断・修正、エンタープライズ水準のシステムの機能実装、大規模なコード移行の実行などが可能だ。ベンチマークVibe Code Bench v1.1の評価では、Muse Sparkのスコアが19.7だったのに対して72.2までに到達している。

　こうしたコーディング機能とエージェント機能に加え、実世界の視覚・音声情報にも基づいたマルチモーダル推論においても強みを発揮する。Muse Spark 1.1のマルチモーダル機能は、知覚と行動を同時に行う必要がある場合に特に有効である。

　今回のリリースに伴い、開発者がMuse Spark 1.1にアクセスできる新しいMeta Model APIのパブリックプレビュー版も公開されている。このモデルは、Meta AIアプリのThinking（思考）モードおよびmeta.aiで利用可能となっている。詳細はブログポストを参照のこと。