AIエージェント「Muse」を手がけるMetaの未発表モデル「Muse Spark 1.4」の名前が、GitHub上の公開されたプルリクエスト（コードの変更提案）に載っていたことが分かった。海外のAI情報サイトTestingCatalogが現地時間11月13日に報じたもので、最初に見つけたのはX（旧Twitter）のアカウント@LuminaBenchだという。Metaは名前・時期・機能のいずれも認めておらず、現時点ではリーク情報として扱う必要がある。
見つかった場所と中身
名前が出てきたのは、Metaが公開しているデータベースソフト「RocksDB」のプルリクエストだ。RocksDBには、AIが動いているデータベースを見張って設定の変更を提案する実験的な「ライブチューニング」機能がある。今回の変更は、その提案ごとに「どのモデルが答えたか」と「使った量（トークン数や秒数）」を記録するという小さなものだった。
自動で作られたとみられるテストのメモに、社内サービスが返したモデル名として「muse-spark-1.4-internal」が記録されていた。TestingCatalogによると、1回の呼び出しで入力3万3,535トークン（うちキャッシュ済み1万7,780）、出力8,169トークン（うち推論7,867）を使い、約65秒かかったという。単体テストではなく、社内のインフラ用ツールから実際に呼ばれていたことになる。このプルリクエストは数時間後に取り込まれずに閉じられたが、Metaでは社内の仕組みで変更を反映するため珍しくないとしている。
前のバージョンとの関係
現行のMuse Spark 1.3は9月2日に公開された。1.2の約1か月後の登場で、コーディングや長い手順のエージェント作業が強化され、使うトークン量は1.2より約25%少ないとされる。Muse CodeとMetaのモデルAPIで提供され、扱える文脈は100万トークン、料金は入力100万トークンあたり1.25ドル、出力4.25ドルだ。1.3から2か月以上がたっており、1.4が社内で使われているなら次の更新は近いのではないか、との見方が出ている。
Museは最近、Chrome拡張機能の公開や電話代行の開放など機能追加が続いている。土台となるモデルが更新されれば、こうした機能の賢さや速さにも影響しそうだ。
確定の条件
今回の情報は、公開リポジトリに残った記録をもとにしたもので、性能や公開時期は分かっていない。MetaがMuse Spark 1.4を正式に発表するか、Muse CodeやモデルAPIのモデル一覧に追加されれば確定となる。
