Meta: Muse Spark 1.3 Contributor

Meta: Muse Spark 1.3 Contributor は、Meta によるテキスト中心のマルチモーダル推論モデルです。これは Muse Spark 1.3 ラインの contributor ティアに位置し、Meta はこれを実験、学習、および初期段階のエージェント型、マルチエージェント、コーディングのワークフローを対象としたコスト効率の高いティアと説明しています。プロバイダーのリリース日は 2026-09-02 です。プレーンテキストだけでなく複合メディアに対して推論する必要があるプロジェクトでモデルを評価している場合、これがそのファミリーで Meta が提供する入口です。

このモデルはテキスト、画像、動画、ファイルの入力を受け付け、テキストを返します。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、最大出力は 943,718 トークンです。この組み合わせは、入力が大きく期待される回答も長いワークロード、たとえば長い録音の要約、大量のドキュメントからの構造化データの抽出、多段階タスク全体にわたる長い作業状態の保持などで重要になります。推論の挙動は隠蔽されずに公開されています。サポートされるパラメータには reasoning、reasoning_effort、include_reasoning が含まれるため、モデルが行う内部的な熟考の量と、その熟考を返すかどうかを制御できます。

これらの機能はいくつかの実用的な用途を示しています。ドキュメントとメディアの分析は自然に適合します。ファイル、画像、動画をテキストプロンプトと一緒に渡し、書面による結果を要求できるからです。コーディングとエージェント型のワークフローももう一つの用途で、ツール呼び出しと構造化出力に支えられています。これによりモデルは関数を呼び出し、定義したスキーマで応答を返せます。マルチエージェント構成では、同じ機能を使ってエージェント間で構造化メッセージを渡せます。このモデルは実験と初期段階の作業向けに位置付けられているため、より重いモデルにコミットする前にパイプラインをプロトタイピングするのにも適しています。

これは api14 の OpenAI 互換 API を通じて、モデル id "meta/muse-spark-1.3-contributor" を使って呼び出します。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。実際には model フィールドをその id に設定し、メッセージを送信し、ワークロードに必要なこれらのパラメータを追加します。たとえば関数呼び出しには tools と tool_choice、予測可能な形で返してほしい場合には response_format と structured_outputs です。

留意すべき一つの制限は、出力がテキストのみであるため、画像、音声、動画の生成を必要とするタスクはここでは対象外です。また contributor ティアはコスト効率が高く、実験、学習、初期段階のワークフローを対象とすると説明されており、最も厳しい品質要求がある本番ワークロードには、同じファミリーのより高いティアの方が適している可能性があります。入力がテキストのみでコンテキストの必要性が控えめであれば、より小さなテキストモデルの方が運用が簡単な場合があります。