Meta Muse モデル年表：Muse Spark から Muse Wonder、Wonder Full までと価格（2026）

タイムライン

1. 2026年4月8日

   Meta は Meta Superintelligence Labs が手掛ける Muse ファミリーの最初のモデル、Muse Spark を発表した。ツール利用、視覚的思考の連鎖、マルチエージェントのオーケストレーションを備えたネイティブマルチモーダル推論モデルである。Meta はこれをスケーリングラダーの第一歩と呼ぶ。

   Meta AI: Introducing Muse Spark

2. 2026年7月9日

   Muse Spark 1.1 が重大なアップグレードとしてリリースされた。ツール利用とコンピューター操作、コーディング、マルチモーダル理解のいずれにも大きな向上が見られた。開発者は、一般公開プレビューとなった Meta Model API から利用できる。

   Meta AI: Introducing Muse Spark 1.1

3. 2026年8月

   Hugging Face によれば、ローカル実行を前提とした小型の稠密 Muse モデル、Muse Glimmer が今月リリースされた。公開ページに日付が見つからなかったため、この項目には月のみを記載している。

   Hugging Face: Welcome Muse Spark Open

4. 2026年8月5日

   Meta は Muse Spark 1.2 と、長時間・マルチエージェントの作業に向けたコーディングエージェント Muse Code の早期ベータをリリースした。Muse Code のサブエージェント、ツール呼び出し、steer、cancel はすべて再生可能なイベントログに記録される。

   Meta for Developers: Build with Muse Code

5. 2026年9月2日

   Muse Spark 1.3 が Muse Code と Meta Model API で利用できるようになった。Meta によれば、ツール呼び出し回数は約 20%、トークン使用量は約 25% 減る。

   Meta Research: Introducing Muse Spark 1.3

6. 2026年10月12日

   Meta は Muse Code と Meta Model API で Muse Wonder をローンチした。100万トークンあたり入力 $4、キャッシュ済み入力 $0.20、出力 $20 で、コンテキストは 1Mトークン。Meta の最も高度なモデルである Muse Wonder Full は、Muse Code のサブスクリプションでのみ利用可能で、Power Usage プランと、新たに追加された Everyday Usage の上限が 80倍の Maximum Usage プランで提供される。

   Meta for Developers: Put your ideas to work with Muse Wonder

7. 2026年10月15日

   Meta は Muse Model License の下で、総パラメータ 816B、アクティブ 42B、コンテキスト 1Mトークンのモデル Muse Spark Open のウェイトを解放した。

   Meta Research: Introducing Muse Spark Open

8. 2026年10月22日

   Paradigm が Meta および Andromeda と共に Muse Spark Open Kernel Challenge を開始。賞金総額 10 万ドルで H200 上の Muse Spark Open を高速化し、カーネルとサービングの 2 トラックは 11 月 19 日に終了する。

   Paradigm: Muse Spark Open Kernel Challenge

Muse Wonder と Muse Wonder Full の違い

2つのモデルは名称と 1Mトークンのコンテキストウィンドウを共有するが、販売方法は異なる。Muse Wonder は従量課金モデルで、入力 100万トークンあたり $4、キャッシュ済み入力 100万トークンあたり $0.20、出力 100万トークンあたり $20 であり、Muse Code と Meta Model API から利用できる。Meta によれば、Muse Wonder Full に匹敵する性能を持つ。

ローンチページには、Muse Wonder Full のトークン単位の価格は記載されていない。Muse Code のサブスクリプション経由でのみ利用可能であり、Power Usage プランまたは新しい Maximum Usage プランが必要となる。Meta によれば、Maximum Usage プランは 5時間ごとと週ごとのリセットはそのままに、Everyday Usage の上限を 80倍に拡張する。自分で書いたコードから API を通じて Wonder Full を呼び出したい場合、ローンチページはその手段を提供していない。

Meta が说的 Wonder の用途

Meta は Muse Wonder シリーズを、コーディングエージェント、長時間稼働するエージェント、コンピューター操作向けのモデルとして位置付けている。ローンチ投稿では、多段階推論、エンドツーエンドのエージェント的タスク完了、大規模リポジトリをまたぐ複数ファイルのリファクタリング、ツール呼び出し失敗からの復旧、スクリーンショット・グラフ・文書・画像・動画に対するマルチモーダル推論が列挙されている。さらに、会話間をまたいで文脈を保持する active memory と、モデルに別のアプローチを試させ、重要な操作の前に確認を求める active focus という2つの機能が追加された。

この投稿はまた、Muse Wonder Full が独立した第三者の測定において DeepSWE と SWE-Marathon のコーディング順位表で首位を占めたと述べ、Claude Fable 5.1、GPT-6 Astra、Claude Opus 5.5 と比較した表を公開している。この主張が存在することをここに報告するが、第三者の測定を我々自身が検証したわけではない。

この表を引用する前に知っておくべき点が1つある。すべての列見出しは “(max)”（最大の effort）と表示されており、Muse Wonder Full、Muse Wonder、そして3つの競合モデルで共通である。アプリケーションが一般的に使うデフォルト設定や、それより低い effort の設定での結果は異なる可能性があり、表はタスクあたりのコストを示していないため、特定の作業にどちらのモデルが安いかについてはほとんど語っていない。

Spark リリースを1つずつ

4月8日の Muse Spark は Meta における転換点だった。発表ではこれを、Meta の AI 取り組みを全面的に刷新した試みの最初の成果物であり、スケーリングラダーの第一歩と位置付け、ツール利用、視覚的思考の連鎖、マルチエージェントのオーケストレーションを備えたネイティブマルチモーダルモデルだと説明している。開発者向け API の価格は示されなかった。

7月9日の Muse Spark 1.1 が、開発者が参加し始めた起点だった。Meta はこれを重大なアップグレードと呼び、ツール利用とコンピューター操作、コーディング、マルチモーダル理解で大きな向上が見られると説明し、一般公開プレビューとして Meta Model API から利用できるようにした。同じ投稿は Muse Image のローンチをその週の出来事として結び付けている。

8月5日の Muse Spark 1.2 は、Meta のコーディングエージェント Muse Code の最初のベータとともに提供された。開発者向け投稿は監査可能性を重視し、サブエージェント、ツール呼び出し、steer、cancel のすべてがイベントログを通じて観測でき、再生できることを強調している。9月2日の Muse Spark 1.3 が Muse Code と Meta Model API に続いた。Meta によれば、ツール呼び出しは約 20%、トークン使用量は約 25% 減り、エージェント的タスクにおける敵対的頑健性とプロンプトインジェクションへの耐性も向上した。

10月15日の Muse Spark Open は初めてウェイトを公開した。Muse Spark Open の記事で詳しく解説している。PyTorch のブログによれば、オープン版は Muse Spark 1.3 と同じ基盤モデルを共有している。

現在の Muse ラインアップ

Meta の開発者サイトには、2026年10月21日時点の Muse メニューとして、Muse Wonder、Muse Spark 1.3、Muse Spark Open、Muse Glimmer、Muse Image、Muse Voice が並び、Transcribe や Segment Anything（SAM 3.1）も併記されている。本年表は言語モデルを対象としており、画像、音声、セグメンテーションのモデルは扱っていない。

どれを選ぶかを検討する開発者にとって、実質的な線引きは単純だ。Muse Wonder は API から利用する従量課金の最前線オプション、Muse Wonder Full は Muse Code の契約者向け、Muse Spark 1.3 は Muse Code と API で提供され続ける旧モデル、Muse Spark Open と Muse Glimmer は自分でダウンロードして実行できる選択肢である。確認できたのは Wonder の価格だけなので、Muse Wonder 以外のモデルについては Meta の料金ページを確認すること。

Muse ラインの動きの速さ

• Muse Spark から Muse Spark 1.1 まで：約3か月（4月8日から7月9日）。
• Spark 1.1 から Spark 1.2 まで：4週間未満（7月9日から8月5日）。
• Spark 1.2 から Spark 1.3 まで：4週間（8月5日から9月2日）。
• Spark 1.3 から Muse Wonder まで：6週間未満（9月2日から10月12日）。
• Muse Wonder から Muse Spark Open のウェイト公開まで：3日（10月12日から10月15日）。

検証されていないこと

• Muse Spark、Muse Wonder、Muse Wonder Full のパラメータ数。Meta が公開しているのは Muse Spark Open のみで、総 816B、アクティブ 42B である。
• Muse Glimmer の正確な日付。唯一の出典が示しているのは月までである。
• Muse Wonder Full が Meta Model API に提供されるかどうか。ローンチページには記載がない。
• Meta 自身の表を超えるベンチマーク結果。

関連読み物

オープンウェイトのリリースについては Muse Spark Open: 816B ウェイトを参照。他ベンダーとの比較には Claude モデル年表と OpenAI GPT モデル年表を参照。Front ブログインデックスにはすべての投稿が掲載される。

同じ形式は Moonshot Kimi、Mistral、DeepSeek、Alibaba Qwen も扱う。

あわせて読みたい

全記事は新しい順に Front ブログ一覧 にあります。

• Meta Muse Spark Open の時系列: Meta Muse Spark Open のリリースを日付順にまとめたもの。
• Claude モデルのリリース時系列: Claude の全バージョンとリリース日。
• OpenAI GPT モデルのリリース時系列: ChatGPT から GPT-6 までの GPT と o シリーズの全モデル。
• Gemini モデルのリリース時系列: Gemini 1.0 から Gemini 4 Argon までの全バージョン。
• 2024年のAIモデル公開: ベンダー別タイムラインの2024年の項目を日付順に。
• 2025年のAIモデル公開: ベンダー別タイムラインの2025年の項目を日付順に。
• 2026年のAIモデル公開: ベンダー別タイムラインの2026年の項目を日付順に。
• Kimi モデルのリリース時系列: Moonshot の Kimi を K1.5 から K3.1 Pro まで、ライセンスとコンテキスト付きで。

よくある質問

更新履歴

• 2026年10月24日 — 2026年10月22日の Muse Spark Open Kernel Challenge ノードを追加した。
• 2026年10月21日 — 初公開。Meta の Muse に関する発表を 2026年10月21日（UTC+8）まで確認した。

出典

• Meta AI: Introducing Muse Spark
• Meta AI: Introducing Muse Spark 1.1
• Meta for Developers: Build with Muse Code
• Meta Research: Introducing Muse Spark 1.3
• Meta for Developers: Put your ideas to work with Muse Wonder
• Meta Research: Introducing Muse Spark Open