Meta: Muse Spark 1.1

Meta: Muse Spark 1.1 は Meta のマルチモーダル推論モデルで、api14 上では meta/muse-spark-1.1 として識別されます。Meta はこれをエージェント的タスク向けに位置づけています。つまり、単一の質問に答えるのではなく、モデルが計画を立て、ツールを呼び出し、複数のステップにわたってタスクを遂行することが期待される作業です。これはカタログのテキストカテゴリに属し、プロバイダーによって 2026 年 7 月 16 日にリリースされました。

このモデルはテキスト、画像、動画、ファイルを入力として受け取り、テキストを返します。この組み合わせにより、単なるチャット以上の対象に向けられる推論モデルになります。指示と一緒にスクリーンショット、クリップ、PDF ドキュメントを渡すことができます。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンなので、長いドキュメントや長時間の会話も 1 回のリクエストに収まります。最大出力は 943,718 トークンで、これは異例なほど大きく、短い返答ではなく完全なレポートや長い生成物を 1 回の呼び出しで得たい場合に重要になります。

これらの機能は、いくつかの実用的な作業形態を示唆します。ドキュメントと動画の理解: 契約書、研究論文、録音を送り、全体に対する要約、抽出、質問応答を依頼します。エージェント的パイプライン: ツールを定義し、モデルにいつ呼び出すかを選ばせ、中間結果をまたいで推論させます。構造化抽出: 混在する入力からフィールドを JSON に抽出し、下流システムに渡します。長期的生成: 大量のソース資料から、ドラフト仕様書などの長文テキストを生成します。出力側はテキストのみなので、成果物が文章または構造化テキストである場合に使用し、生成画像や音声が必要な場合には使用しません。

api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル ID meta/muse-spark-1.1 を使って呼び出します。そのため、既存の OpenAI SDK やクライアントは、ベース URL とモデル名を変更すれば動作します。サポートされるリクエストパラメータは include_reasoning、max_tokens、reasoning、reasoning_effort、repetition_penalty、response_format、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_k、top_p です。推論の挙動は reasoning、reasoning_effort、include_reasoning パラメータで制御し、ツール使用は tools と tool_choice で、出力形状は response_format と structured_outputs で制御します。サンプリングは temperature、top_p、top_k、repetition_penalty で調整し、長さは max_tokens で調整します。

判断する際に留意すべき点が 2 つあります。出力モダリティはテキストのみなので、タスクで生成画像や音声が必要な場合、このモデルは適していません。また、コンテキストと出力の上限は寛大ですが無限ではないため、極端に大きな入力には依然としてトリミングやチャンク分割が必要です。単純で短いテキストタスクでは、より小型で高速なテキストモデルの方が運用が簡単な場合があります。Muse Spark 1.1 が最も意味を持つのは、マルチモーダル入力、ツール使用、または 1 回のリクエストでの非常に長い出力が必要な場合です。