Metaが新AIモデルMuse Spark 1.3を公開しました。

Metaは2026年9月2日、フロンティアモデルと位置づけるMuse Spark 1.3を公開しました（出典: Artificial Analysis）。話題が集まっているのは性能そのものよりも価格の設計です。同じモデルに2つの窓口が用意されていて、入力したデータをMetaの製品改善に使わせる側を選ぶと、単価がおよそ10分の1から20分の1になると伝えられています。安さと情報の扱いが正面からぶつかる構造で、士業事務所がAIツールを選ぶときの判断材料としても分かりやすい事例です。この記事は公開資料と第三者のベンチマークをもとに、士業のチカラ編集部が事実関係を整理したものです。

何が公開されたのか

公開されたのは、Metaのコーディングエージェントおよび同社のモデルAPIから使える推論モデルです。ベンチマーク集計サイトのArtificial Analysisによれば、リリース日は2026年9月2日、コンテキストウィンドウは100万トークン、モデルの重みは公開されていない独自モデルとして登録されています。Metaが長く手がけてきたオープンウェイトのモデル群とは別の系統にあたります。

性能面では、同サイトのIntelligence Indexで62、636モデル中6位という位置づけです。比較対象となるモデル群の中央値が17であることを踏まえると、上位グループに入っていることが読み取れます。ただしこの62という数値は、上位の推論モードにあたるmaxのものです。eesel AIの整理によれば、maxは公開時点で追加の安全性テストのため提供が待たれており、実際に呼び出せるのはxhighのほうで、こちらのスコアは61とされています。

得意分野もはっきり分かれています。長文の読み取りとコーディングでは前世代を大きく上回った一方、エージェントとしての評価軸では6項目中4項目でClaude Opus 5が上に立っており、全面的な首位ではないというのが同じ整理の読み方です。

価格の設計が本当の論点

このリリースで議論を呼んでいるのは、同じモデルに価格の異なる2つの入口があることです。データを学習に使わない標準の窓口は100万トークンあたり入力1.25ドル、出力4.25ドル。これに対してデータをMetaの製品改善に使わせるコントリビューター側は入力0.10ドル、出力0.20ドル程度と伝えられており、おおよそ10倍から20倍の開きがあります（出典は前掲のeesel AIの整理。同記事は後者の金額を公開スレッドでの引用に基づくものと注記しており、正確な単価は要確認です）。

この仕組み自体は今回が初めてではありません。前世代のMuse Spark 1.2の時点で、出力100万トークンあたり20セントという最安ティアと引き換えにデータ提供を求める設計が導入されていたとThe Decoderが報じています。今回はその路線を維持したまま性能を引き上げた形です。

もうひとつ見落とされやすいのが出力量です。Artificial Analysisの計測では、同じ評価一式を走らせるのに1億2000万トークンを出力しており、比較対象の中央値である7200万トークンを大きく上回っています。単価が安いモデルでも、たくさん考えて長く書く分だけ請求額は膨らみます。単価表だけで総額を見積もると外れる、という当たり前の話が、今回はかなり大きな幅で効いてきます。

士業事務所から見た2つの分岐

士業事務所がこのニュースから持ち帰れる論点は2つに整理できます。

1つ目は、どの窓口を使っているかという確認です。今回の価格差は、入力したデータがモデルの改善に使われるかどうかで生まれています。委嘱者から預かった情報を扱う場面では、単価の比較よりも先に、契約や利用規約のどこに学習利用の可否が書かれているかを読む作業が入ります。安いプランを選んだ結果として学習利用に同意していた、という事態を避けるために、導入前にベンダーの公表資料で確認する事務所が増えています。なおMeta側の公式ページで各エンドポイントの条件がどう記載されているかは、本稿執筆時点の公開情報からは確認できませんでした。

2つ目は、総額はトークン量で決まるという点です。事務所で試算するなら、単価ではなく実際の業務データを流したときの処理単位あたりのコストで比べる形になります。前述のとおり、出力の多いモデルは単価の安さが相殺されることがあります。

いずれも今回のMetaのモデルに限った話ではありません。生成AIの価格競争が続くかぎり、「安い理由は何か」を毎回確認する作業がついて回ります。今回の事例は、その理由が価格表の隣にはっきり書かれている分、むしろ分かりやすい部類だと言えます。

今後の動き

注目点は3つあります。第1に、提供が待たれているmaxモードが解放されたとき、公表されたスコアが実際に使える性能として再現されるかどうか。第2に、この価格差を他社が追随するのか、それとも「データを学習に使わない」ことを競争軸に据えるのか。第3に、日本国内のツールベンダーがこの種の二層価格を採用した場合、士業向けサービスとしてどう説明するかです。事務所側としては、値下げの案内が届いたときに条件面を読み直す機会が増えていくことになりそうです。

まとめ

Metaが2026年9月2日に公開したMuse Spark 1.3は（出典: Artificial Analysis）、長文処理とコーディングで上位に入る一方、エージェント評価ではClaude Opus 5が上位を占めています。特徴的なのは同一モデルに2つの価格帯を置いた設計で、安い側はデータの学習利用が条件です。士業事務所にとっては、単価より先に学習利用の可否を確認し、総額はトークン量で見積もるという2点が持ち帰りどころになります。

参考文献

• Artificial Analysis「Muse Spark 1.3 (max) – Intelligence, Performance & Price Analysis」
• Artificial Analysis「Muse Spark 1.3 (xhigh) – Intelligence, Performance & Price Analysis」
• eesel AI「Meta Muse Spark 1.3: benchmarks, pricing, and what changed」
• The Decoder「The company that made open weights mainstream now competes on discounts」

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引用元: Artificial Analysis