Meta は 2026 年 8 月 5 日、大規模言語モデル「Muse Spark 1.2」とターミナル型コーディングエージェント「Muse Code（ベータ版）」を発表した。これにより、複雑なソフトウェア開発タスクの計画や実装、検証を自律的に行える環境が提供される。
Meta は 2026 年 8 月 5 日、コーディングに特化した最新モデル「Muse Spark 1.2」と、それを実行するターミナル型エージェント「Muse Code（ベータ版）」を公開した。これらの発表は、さらに大規模で高性能なモデルへの道標となる一歩であるとしている。
Muse Code は、大規模なリポジトリにおける複雑なソフトウェアエンジニアリングタスクに対応する。計画の立案、コードの作成、結果の検証を一貫して行い、複数のサブエージェントを協調させて作業を進める。これにより、人間の介入を抑えつつ、困難な問題をより迅速かつ正確に解決できる構成となっている。
技術的な基盤として、Muse Spark 1.2 はトレーニングにおける計算リソースの大幅な拡張と、多様なトレーニング環境への対応によって性能が向上している。特に、単一のリポジトリ全体の生成や大規模なエンドツーエンドプロジェクトといった長期にわたるコーディングタスクへの訓練を重点的に行い、計画立案や目標設定を通じて作業の方向性を維持する能力を高めた。
また、Muse Spark 1.2 は「Muse Code」と共訓練されている。これにより、モデルとエージェントの組み合わせにおいて最適なパフォーマンスと使いやすさが実現されている。さらに、以前のバージョンである Muse Spark 1.1 を用いて難易度の高いコーディング環境を生成し、それに基づいた自己改善ループを通じて複雑な指示への従順性を高めた。
実証事例として、NVIDIA Hopper GPU のカーネル最適化テストでは、1,000 回以上のツール呼び出しおよび最大 24 時間にわたる反復的な最適化が行われた。Muse Spark 1.2 は既存の実装を単にラップするのではなく、独自のカスタム最適化を組み合わせてパフォーマンスの大幅な向上を実現したとしている。
可用性として、Muse Spark 1.2 は現在「Muse Code」と Meta Model API を通じてグローバルに利用可能である。