Metaが発表した最新モデルMuse Spark 1.1は、Artificial Analysisのインテリジェンス指数で51点を獲得し、3か月前のMuse Spark 1.0（43点）から8点上昇しました。このスコアは、GLM-5.2（max）、GPT-5.4（xhigh）、GPT-5.6 Luna（max）と実質的に同点であり、Grok 4.5（high）の54点に3点差、リーダーであるClaude Fable 5の60点には9点差となっています。
Muse Spark 1.1の進歩は、科学推論、コーディング、知識の各分野に集中しています。コーディング指数は12点上昇して71、SciCodeテストでは58%に達し、Claude Fable 5（60%）とGemini 3.1 Pro Preview（59%）に次いで全モデル中3位です。Humanity's Last Examでは45%を記録し、Claude Opus 4.8（max）の46%と僅差です。エージェント型知識作業（GDPval-AA v2）のEloレーティングは1144から1376に向上しましたが、依然としてフロンティアモデルには遅れを取っています。
特筆すべきは、AA-Omniscienceスコアが4から18へと急上昇した点です。これは精度の向上ではなく、回答を控える戦略によるものです。幻覚率が73%から38%へと35ポイント低下した一方、精度はほぼ横ばい（45%から41%）でした。これは、精度向上と幻覚率増加を伴うGrok 4.5とは対照的です。
効率面では、Muse Spark 1.1は非常に優れています。インテリジェンス指数の実行に使用した出力トークンは9400万で、同水準のモデル（GPT-5.4の1.09億、GPT-5.6 Lunaの1.25億、GLM-5.2の1.41億）よりも少なく済みました。Metaの価格設定（入力100万トークンあたり1.25ドル、出力同4.25ドル）に基づくと、インテリジェンス指数タスクあたりのコストは約0.26ドルと推定され、GPT-5.6 Luna（0.21ドル）に次ぐ低コストです。
その他の仕様として、コンテキストウィンドウが262kから100万トークンに拡大、出力速度の中央値は約114トークン/秒、初回トークン応答時間は約21秒です。利用開始時はMetaのファーストパーティAPIのみ対応。高いコストパフォーマンスと効率性を求めるユーザーにとって、Muse Spark 1.1は魅力的な選択肢となるでしょう。