
何が起きたか
Metaが長時間・多段階タスク向けエージェントモデルMuse WonderとMuse Wonder Fullを公開。
なぜ重要か
全基準とハルシネーション検査を求める試験でMetaの新モデルが競合を上回った。ただしモデルカードは競合モデルのMetaによる実行はベストエフォートで最適調整ではなかったと注意を促す。
誰に効くかエージェントワークフローを構築する開発者はMetaのModel APIとMuse Codeを通じてMuse Wonderを利用できるようになり、法律・コーディングエージェントを評価する企業はそのベンチマーク結果を競合モデルと比較検討できる。ただしMeta自身が比較はベストエフォートだと注記している点は考慮が必要だ。
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MetaのMuse WonderとMuse Wonder Fullの公開は、4月のMuse Sparkで導入した事前学習と強化学習の手法を発展させたもので、両モデルはMetaのギガワット級Prometheusデータセンターで訓練された。Muse Wonderは、Meta Superintelligence Labsが6週間前に公開したMuse Spark 1.3からMuseラインナップの頂点を引き継ぐ。MetaのパーソナルエージェントMuseは9月8日の米国でのローンチ以降Muse Sparkで稼働しており、まもなくMuse Wonderがそのエージェントを支える。
両モデルは、会話から次の会話へ文脈を引き継ぐActive Memoryと、難題に対して別のアプローチを試し、重要な操作の前にユーザーに確認することで作業を続けさせるActive Focusを導入する。プロンプトは100万トークンのコンテキストウィンドウでテキストに動画・音声・画像を混在でき、回答はテキストのみで返る。
コーディングでは、Muse Wonder Fullが長期間試験のDeepSWE 1.1とSWE-Marathonで首位に立ち、後者では57.5%を記録、Claude Opus 5.5は46.3%だった。しかしClaude Opus 5.5はProgramBench、HealthBench Pro、コンピュータ操作ベンチマークOSWorld V2.1で先行し、Artificial Analysis Intelligence IndexではAnthropicのモデルが58で2ポイント差をつけた。Metaの研究ブログはMuse Wonderを同社史上最もアラインメントされたモデルと呼び、エージェントの不整合テストで有害行為率0%を挙げている。完全な安全報告書はまもなく公表される予定だ。
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