Meta Platformsは本日、マルチエージェント自動化ワークフロー向けに最適化された新しいフラッグシップ大規模言語モデル「Muse Spark 1.1」を発表しました。本モデルはMeta AIチャットボットサービスで利用可能であるとともに、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）を通じて開発者にも開放されます。Meta Model APIは現在パブリックプレビュー中で、開発者はこのAPIを利用してLLMを独自のソフトウェアに組み込むことができます。
マルチエージェント自動化ワークフローは通常、メインエージェントがタスクを計画し、サブエージェントがその指示を実行する構成を取ります。メインエージェントはプロジェクト開始時に計画を立案しますが、Muse Spark 1.1はタスク実行中の中間的な変化を検知し、必要に応じて計画を変更することが可能です。
マルチエージェントで自動化するタスクは多くのステップを含むため、エージェントは大量のデータを生成します。データセットがモデルのコンテキストウィンドウを超えると、一部の情報を破棄せざるを得ず、出力品質に影響を与えることがあります。Muse Spark 1.1はコンテキスト圧縮機構によりこの課題に対処します。この機構はAIエージェントが生成したデータを圧縮する際に、最も重要な詳細を保持します。その結果、モデルは「以前の作業からの情報」を必要に応じて取得できるようになります。本モデルのコンテキストウィンドウは100万トークンです。
コンテキスト圧縮とマルチエージェント機能により、Muse Spark 1.1はコーディングタスクに特に適しています。社内テストでは、Metaのエンジニアがプロンプトに基づいてチャットアプリを生成させました。モデルはプログラムのインターフェースをスクリーンショットし、複数の技術的問題を特定し、問題の原因となったコード断片を特定して修正しました。
AIプログラミングベンチマーク「Vibe Code Bench v1.1」において、Muse Spark 1.1は72.2点を記録し、Metaの前フラッグシップモデルを50点以上上回りました。別のベンチマーク「SWE-Atlas Codebase QnA」では約18%のスコア向上を達成しています。
コード生成に有効な機能は他のユースケースにも応用可能です。例えば、製品動画からECリスティングを生成したり、ユーザーに代わってレストランの予約を行ったり、その他複数ステップのタスクを実行できます。
開発者がMuse Spark 1.1にアクセスするためのMeta Model APIは、Meta社のインフラストラクチャ上で動作するとみられます。Reutersの報道によれば、同社は来年、データセンター容量を14ギガワットに拡大する計画です。この計画の中核を担うのが、9月に量産開始予定の社内開発AIチップ「Iris」です。
Irisは3月にプレビューされたカスタムAIプロセッサ「MTIA400」である可能性が高いとされています。MTIA400は前世代と比較して51%多い高帯域幅メモリを搭載し、AIモデルが情報を保存するためのデータ形式MX8およびMX4の拡張バージョンをサポートします。Metaによれば、MTIA400は前世代比で400%高速です。
自社シリコンにより、MetaはMeta Model APIに続く追加のエンタープライズ向けオファリングを提供する選択肢を得ます。例えば、MTIAチップとMuse Spark 1.1を組み合わせたオンプレミス推論アプライアンスを販売することも理論上可能です。他のハイパースケーラーはすでに自社のカスタムAIチップをサードパーティのデータセンター事業者に提供し始めています。
画像：Meta