Meta の Muse Spark 1.3 が利用可能になりました

Meta の Muse Spark 1.3 が FastMetal のゲートウェイで利用可能になりました。モデル ID は muse-spark-1.3 です。

先月追加した Muse Spark 1.2 の後継にあたります。

特徴

• 約104万トークン（1,048,576）の文脈長。1.2 と同じく、長い仕様書やコードベースをまとめて渡す用途に向きます。
• 単価は 1.2 から据え置きです。上流の価格が同額のため、当サービスの円建て単価も同じ水準に揃えています。世代が上がってコストが増える、ということはありません。
• 提供元は Meta 自身の単一エンドポイントです。量子化の異なる複数ホストに分散しないため、応答の品質が実行ごとにぶれにくい構成になっています。

max_tokens は余裕を持たせてください

Muse Spark 1.3 は回答の前に内部で推論を行うタイプのモデルで、その分の推論トークンも max_tokens の枠を消費します。

当社で max_tokens を 200 にして「ok とだけ返してください」と依頼したところ、そのうち 190 トークンが推論に使われました。枠をさらに小さくすると、推論の途中で打ち切られて本文が空のまま返ってきます。

短い応答を期待する用途でも、max_tokens は数百以上を確保してください。空の返答が続く場合、モデルの不調ではなく枠の不足を疑うのが先です。

使い方

model に muse-spark-1.3 を指定するだけです。ベース URL とキーは他のモデルと共通で、切り替えに追加の設定は要りません。

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "muse-spark-1.3",
    "messages": [{"role": "user", "content": "この仕様書の矛盾点を3つ挙げてください"}],
    "max_tokens": 2000
  }'

OpenAI SDK をお使いの場合も、base_url を https://api.fastmetal.ai/v1 に向けたうえで model を差し替えるだけで動作します。

1.2 と 1.3 のどちらを使うか

単価が同じなので、コストは判断材料になりません。実際の出力を見比べるのが確実です。同じプロンプトに対する両者の回答はMuse Spark 1.2 と 1.3 の比較ページに並べています。

なお、公開アリーナのリーダーボードには 1.3 はまだ掲載されていません（2026年9月3日時点）。順位を判断材料にしたい場合は、現時点では 1.2 のほうに公開データがあります。ランキングは更新のたびに変動するため、最新の状況は用途別ランキングでご確認ください。

単価は100万トークンあたりの円建てで、前払いクレジットから使った分だけ差し引かれます。月額料金も最低利用額もありません。詳細は料金ページとモデルカタログをご覧ください。