Metaは2026年9月2日に、エージェント業務やコーディングタスクの性能を向上させた「Muse Spark 1.3」をリリースしたと発表しました。同モデルはMuse CodeおよびMeta Model APIを通じて提供が開始されています。
長期的なワークフローへの対応能力を向上
Muse Spark 1.3は、ユーザーと協力しながら単一の長いスレッド内で複数のワークフローを処理し、長期的な業務を継続する能力に長けています。オープンエンドな目的が与えられた際、モデルはツールを使用して自らコンテキストを生成し、計画の不備を自律的に修正しながら、最終的な成果物の作成まで学習内容を保持し続けます。
ユーザーとの協調性も強化されており、プロンプトが曖昧な場合には確認の質問を行い、行き詰まった際には助けを求めます。また、重要なアクションを実行する前には必ず確認を求めます。さらに、ユーザーの好みに合わせて、頻繁に更新を報告するか、バックグラウンドで静かに作業を続けるかを選択することも可能です。
複雑な指示への忠実性と自己認識の向上
従来のモデルと比較して、複雑で長文の指示をより確実に実行できるようになりました。多段階のタスクにおいても、制約事項を見落としたり、要求されたワークフローから逸脱したりすることなく、詳細な要件を維持します。また、マルチタスク能力も向上しており、ユーザーの割り込みや過去の依頼が混在する状況でも、入力されたプロンプトを正しいタスクへと正確に紐付けます。
加えて、モデル自身の能力と限界に対する認識も改善されています。何ができて何ができないのか、何を知っていて何を知らないのかをより正確に把握し、結果を捏造（ハルシネーション）するのではなく、困難に直面していることを認識するように訓練されています。