メタ、トレーニングデータと引き換えに割引価格を提供：Muse Spark 1.2が低価格で開発者を惹きつける

MetaはMuse Spark 1.1の主にコード面でのアップデートであるMuse Spark 1.2をリリースした。同社は、コード生成、デバッグ、大規模コードベースの理解の改善を挙げており、これはプログラミングタスクにより多くの計算資源を投入し、トレーニング環境を増やしたことで達成されたとしている。トレーニングデータの一部は、前身モデル自身によって生成された。Muse Spark 1.1がタスクと命令テンプレートを作成し、ソリューションがそれらをどの程度満たしているかを評価した。言及されたベンチマークには、Terminal-Bench 2.1、DeepSWE v1.1、および440の内部タスクが含まれ、Grok 4.5、Claude Opus 5、GPT-5.6 Terra、Gemini 3.6 Flashと比較され、目に見える改善が見られたが、常にトップに匹敵するわけではない。Metaは、テスト設定が他のモデルに合わせて調整されていないと述べている。方法論ではKimi K3について言及されているが、公開されたベンチマークには含まれていない。Terminal-Bench 2.1では、K3はOpus 5に近いスコアで、Spark 1.2を上回っている。DeepSWEの実行は、各モデルがそれぞれ独自のエージェントで実行されたため、比較可能ではない。Metaはまた、Claude CodeやOpenAI Codexに似たターミナルベースのエージェントであるMuse Codeも導入した。プランニングモードと、プランを批判するための独自の「/grill」コマンドを備えている。サブエージェントはセッション全体を通してアクティブに保たれ、クラッシュ後も高い精度で作業を再開できる。標準レートは、入力トークン100万個あたり1.25ドル、出力トークン100万個あたり4.25ドルで変更はないが、新たに出力トークン100万個あたり20セントのレートが設定され、これはユーザーがトレーニング用にデータを共有することを条件としている。欧米の競合他社は出力に10〜30ドル、中国のプロバイダーは18セントから請求している。