Meta の Muse Spark Open、Fireworks AI でも提供

AI のモデルを動かす基盤を提供する米国の Fireworks AI は 10 月 20 日、Meta が重みを公開した言語モデル「Muse Spark Open」を、自社のサーバーレスの API で使えるようにしました。サーバーレスは、GPU のサーバーを自分で用意せず、使った分だけ払う使い方です。Muse Spark Open は 10 月 15 日に AWS でも使えるようになっています(Meta の公開モデル Muse Spark Open、AWS でも利用可能に)。

要点

• 総パラメーター 8,160 億のうち、1 回の処理で 420 億を使う MoE のモデルです。
• 一度に扱える長さは 100 万トークンで、長いコーディングやエージェントの作業に向けています。
• Fireworks では米国内の設備だけで動かし、米国内に限る分の上乗せの料金は無いとしています。
• 入力や出力のデータを保存しない設定(Zero Data Retention)が既定です。
• 本番向けの専用の処理枠や、LoRA による追加の学習にも対応します。
• Fireworks の自社の検証では、SWE-bench Verified で 84.3% でした。

Fireworks は、Muse Spark Open が特に法務・金融・医療の文書など、正確さが求められる仕事で強いとしています。Vals AI の法務のエージェントの評価(Harvey の Legal Agent Benchmark)では 75 のモデルの中で 1 位の 25.4% で、Claude Opus 5 の 6.7% を大きく上回ったと紹介しています。Vals AI の金融のエージェントの評価(Finance Agent v2)では 60.6%、診療の記録の評価(MedScribe)では 90.1% でした。Artificial Analysis の評価(AA-Omniscience)でのハルシネーション(もっともらしい誤り)の割合は 33% で、分からないときに推測せず答えを控える傾向があるためだとしています。これらの外部の結果は、Meta の API で提供されているこのモデルで測ったものです。

Fireworks は公開の前に、自社の基盤で動かした重みを検証し、AIME26 で 91.1%、GPQA Diamond で 89.7% だったとしています。広く使われるオープンソースの実行の道具 SGLang で同じ重みを動かした結果とも一致したとしています。比べる相手や評価は Fireworks が選んだもので、エージェントの評価の点数は使う仕組みによって変わる点に注意が要ります。

日本の利用者にとって

Fireworks での提供は米国内の設備に限られ、日本の地域での提供には触れていません。データを国内で処理する決まりがある場合は、AWS など、ほかの提供先や自前の環境も比べて選ぶことになります。料金は Fireworks のモデルのページで案内しています。

YOBITSUGI AI で使えるか

現時点では YOBITSUGI AI からは使えません。