MetaのAIニュース。オープンなLlamaシリーズ、超知能研究所、メタバースの先のAIへの大型投資。
Metaはオープンウェイトのモデル「Muse Spark Open」を公開した。総パラメータ約816B、トークンあたりのアクティブ約42BのMoEで、テキスト、画像、音声、動画を入力でき、コンテキストウィンドウは最大1Mトークンである。Hugging Face Blogでは、transformers、llama.cpp、SGLang、vLLM、MLXでの実行方法とTRLによるファインチューニング、デモを紹介している。
選定理由：総パラメータ約816B、アクティブ約42Bという構成と、各推論環境での動かし方や必要なメモリ量がまとまっており、導入規模を見積もる材料になる。
Meta Superintelligence Labs（MSL）は第2世代モデル群Muse WonderとMuse Wonder Fullを公開した。Artificial AnalysisのIntelligence Index v4.3ではWonder Fullが56、Wonderが52で、Muse Spark 1.3の48を上回った。Wonderは Meta Model APIとMuse Codeで利用でき、FullはMuse Code加入者のみが使える。
選定理由：Meta公式の数値と第三者評価、現場の賛否が並べて整理されており、新モデルの立ち位置を多面的に比べやすい。
Hugging Faceは2026年1月から8月のHubの動向をまとめた報告書を公開した。公開モデルリポジトリは2.43百万から2.96百万、データセットは71.1万から100万に増加した。中国勢の大規模モデル、ダウンロードといいねの乖離、Qwenの派生数151,448、AIエージェントのHub利用拡大などを論点に挙げている。
選定理由：ダウンロードといいねの乖離やQwenの派生数など、Hubの実データに基づく数値が並び、オープンモデルの現状を比較して捉えやすい。
MetaがMuseから30Bパラメータに蒸留したマルチモーダルモデルMuse Glimmerを、Apache 2.0ライセンスで公開した。ローカルでのエージェント用途を想定し、transformers、llama.cpp、vLLM、Inference Endpointsがday-0で対応する。Hugging Face Hubから入手できる。
選定理由：30Bのローカル向けモデルについて、アーキテクチャと各推論基盤での使い方、ファインチューニングの要件が一続きで整理されている。