米Metaは、開発者向けサイトで新たなオープンウェイトのAIモデル「Muse Spark Open」を紹介しました。オープンウェイトとは、学習済みモデルの重みデータが公開され、開発者が自分の環境で利用できる形式を指します。同社はこのモデルについて、米国の研究機関が出したオープンウェイトモデルとして最も高性能だと位置付けています。開発者がどこで、どのように開発するかを自ら決められるようにする取り組みの一環だとも説明しています。
Muse Spark Openは、Metaが8月に公開した「Muse Spark」から派生したモデルです。システム側の安全対策（ガードレール）を持たない単体のモデルとして使われても悪用されにくいよう、追加の安全性に関する事後学習を施したといいます。
特徴の一つはコーディング能力の強化です。Metaによると、コードの作成、レビュー、リリースをより少ない手順と低い遅延でこなします。コーディングエージェントを作る場合にも、開発のパートナーとしてAIを使う場合にも、最高水準のモデルに引けを取らないと同社は説明しています。
二つ目はネイティブのマルチモーダル知覚です。動画、画像、文書を認識でき、視覚的な推論は、あらかじめ決められた手順ではなく実際の実行環境を通じて行われます。スクリーンショットや動画を渡せばそのまま開発に取りかかるため、機能の開発に集中できるとしています。
三つ目はエンドツーエンドのエージェント型ワークフローです。1つのモデルで複数のエージェントによる作業の流れを構築、統括できます。さらに、行動の前に意図を表明する別の「コメンタリーチャンネル」を備えており、モデルが何をなぜ行っているのかを把握しやすいといいます。
サイトにはベンチマーク結果の表も掲載されています。比較対象は、Inkling、Nemotron 3 Ultra、Beam、Mistral Large 4、Qwen3.8-2.4T-A95B、GLM 5.3、Kimi K3です。項目はエージェント、知識と推論、コーディング、ツールを使うマルチモーダルの各分野に分かれ、JobBench、MCP-Atlas、HLE-Diamond、SciCode、Terminal-Bench 2.1、DeepSWE 1.1、ZeroBench、BabyVision、SimpleVQAなどが含まれます。Muse Spark Open（xhigh）の数値は、JobBenchが61.8、MCP-Atlasが89.2、GDPval-AA v2が1401、HLE-Diamond（ツールなし）が26.1などです。
開発者向けには、クックブックやクイックスタートも用意されています。既存のOpenAI SDK互換のクライアントをMetaのModel APIに向ければ、5分以内に最初のリクエストを動かせるとしています。このほか、複数のエージェントでSaaSアプリを作る例、サブエージェントを分離した作業ツリーで並行して動かす例、画面操作を使ったソフトウェア開発、GitHub上の自律ボット構築、ウェブ検索による情報取得などの事例が紹介されています。