Metaは水曜日、初のAIコードエージェント「Muse Code」のβ版を公開し、 基盤モデルのAPI価格を入力100万トークンあたり1.25ドルに設定した。 AnthropicやOpenAIの競合製品よりも明確に安い水準だ。
主なポイント
- Metaは新モデル「Muse Spark 1.2」上で動作する初のコードエージェント「Muse Code」のβ版をローンチ。
- 標準APIは入力100万トークン1.25ドル、出力100万トークン4.25ドル。利用データ提供を条件に、さらに大幅に安いプランも用意。
- コード性能指標「DeepSWE」のランキングでは、依然としてOpenAIやAnthropicに後れを取っている。
大規模リポジトリ向け「Muse Code」β版
Muse Codeはターミナル上で動作し、1コマンドでインストール可能だ。 行単位で補完する従来型とは異なり、設計、コード生成、検証までを包括して 大規模リポジトリ全体を対象に処理するエージェントとして設計されている。
最高経営責任者（CEO）のMark Zuckerbergは、 インタビューで、 「Muse Codeは完全なソフトウェアエンジニアリングタスクを引き受ける」と説明した。 現在はβ版で、「Muse Spark 1.2」というコード特化型にアップデートしたモデル上で動く。 このモデルはエージェントと並行して開発・学習が進められた。
タスクが大きくなり過ぎると、Muse Codeは複数のサブエージェントに分割し、 開発者の手元の作業ツリーとは隔離されたワークツリー内で並列処理を行う。 そのため、開発者のローカルのコードは直接書き換えられない。 社内テストでは、1本のゲームタイトル向けに6つの新機能を同時に 実装しても、 コンフリクトは発生しなかったという。
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「Claude Code」「Codex」より低価格に設定
Meta Superintelligence Labsを率いるAlexandr Wang氏は、 同社は「生の性能よりもコスト競争力で勝負する」とし、 多くの日常的な開発ワークフローにおいて有力な選択肢になり得ると話す。
開発者は標準プランで、 入力100万トークンあたり1.25ドル、出力100万トークンあたり4.25ドル を支払う。
これとは別に、利用状況のログ提供を条件とした「コントリビュータープラン」があり、 料金は標準の10分の1以下と破格だ。 ただし、この割引を受けるユーザーは、利用データがモデル再学習に使われることを受け入れなければならない。
一方、標準レートを支払う顧客は、自身のコードやプロジェクトを Metaの学習パイプラインから完全に除外できる。
Metaの株価は先週、同社が慎重な売上見通しと 第2四半期のフリーキャッシュフロー減少を公表したことを受けて下落した。 先行投資がいつ回収できるのかという投資家の疑念が強まっている。 生成AIの中でもコード生成は収益化が最も進んだ分野の一つであり、 膨大なデータセンター投資を続けてきたZuckerberg氏にとって、 採算化への道筋を示す必要性は一段と高まっている。
「Muse Spark」、DeepSWEでは依然ライバルに後れ
とはいえ、パフォーマンス比較では課題も残る。 「Muse Spark 1.1」は、長期に及ぶソフトウェアエンジニアリングタスク113件を 共通条件で評価する「DeepSWE 1.1」リーダーボードで 53％というスコアにとどまった。
7月中旬にリリースされた「GPT-5.6 Sol」は同テストで73％、 「Claude Opus 5」は74％をマークしており、競合との差は小さくない。
Metaは7月初旬に「Muse Spark 1.1」を発表し、 初代から大きく性能が向上したと説明した。 社内研究者らは、最強クラスのモデルに劣る段階からすでに 日常的に同モデルを使い込んでいたという。
その数週間後、ある副社長が全社のエンジニアに対し、 社内エージェント「MetaCode」を通じて 週1件以上のコード修正を提出するよう要請。 それらの修正データを次世代モデルのトレーニングに活用する狙いだ。
