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VS COMPARISON

Claude Opus 5.5 vs Muse Spark 1.3

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Claude Opus 5.5 58 対 Muse Spark 1.3 48。現時点では Claude Opus 5.5 が明確に優位

ベンチ勝ち:Claude Opus 5.5 1 / Muse Spark 1.3 0 料金で安い項目:Claude Opus 5.5 0 / Muse Spark 1.3 2 データ最終更新:2026-10-17(編集部集計)

WHICH ONE

こんな人はどっち?

こんな人は Claude Opus 5.5

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)」を重視する人

こんな人は Muse Spark 1.3

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$1.25/出力$4.25)
  • ✓ 「最新の Muse Spark 1.3(2026-09-02 公開)は第三者機関の知能スコアが 48(Intelligence Index v4.3.2・2026-10-09 確認)で、上位グループに入る。いちばん深く考える max 設定も公開初日から使える」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Claude Opus 5.5 Muse Spark 1.3
バージョン Opus 5.5 Muse Spark 1.3(標準ティア)
公開日 2026-09-22 2026-09-02
コンテキスト長 1000K 1049K
入力料金 $/1M $4 $1.25 安い
出力料金 $/1M $20 $4.25 安い
推論モデル ✓ あり ✓ あり
マルチモーダル ✓ あり ✓ あり
AIコスパ指数 独自指標 68 70

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能(AA Intelligence Index)

Claude Opus 5.5
58 勝ち
Muse Spark 1.3
48

最難関試験(HLE)

Claude Opus 5.5
64.4%
Muse Spark 1.3
—

※ AA Intelligence Index(第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標)/ SWE-Bench Verified(実OSSバグ修正)/ MMLU(総合学力)/ GPQA Diamond(博士レベル理系)/ AIME(数学オリンピック予選)/ HLE(Humanity's Last Exam・最難関試験)

※「—」は未公表(実測0ではありません)。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう?

ベンチマークとは別の軸として、直近7日(2026-10-12 〜 2026-10-19)の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Claude Opus 5.5

X評判スコア 96 /100(n=29)

ポジ 26 / ネガ 1 / 中立 2

👍 精度・体感が良い

👍 動画・演出作成優秀

👎 AI特有のミス

Muse Spark 1.3

X評判スコア 60 /100(n=11)

ポジ 6 / ネガ 4 / 中立 1

👍 即戦力で賢い

👍 使い勝手が良い

👎 無料期間終了

👎 使えなくなる残念

※ Grok(x_search)で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度(感想・活用報告・他モデル比較)から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア=ポジ÷(ポジ+ネガ)×100(判定5件未満は「—」)。 全モデルの一覧と推移は てんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Claude Opus 5.5

2026-09-22 公開の Anthropic 主力モデル(API は claude-opus-5-5)。新しい「Claude 5.5 ファミリー」の1本目で、Anthropic は「ほとんどの仕事で Claude Fable 5.1 と同じ水準の力を出し、動かす費用は Opus 5 より40%安い」と説明している。公式ドキュメントの案内も「迷ったらまず Opus 5.5。重い推論や長時間の自動作業、Opus 5.5 の高い設定でも足りないときは Fable 5.1」に変わった。料金は入力$4/出力$20で、前世代 Opus 5($5/$25)より20%安く、最上位 Fable 5.1($10/$50)の4割。読み込んだ内容の使い回し(キャッシュ読み込み)は$0.20で、Opus 5 の$0.50 から60%下がった。まとめて後回しで処理する Batch は半額の$2/$10、速さ重視の Fast モード(Claude API 限定の試験提供)は$8/$40。「40%安い」は Anthropic 自身が既定の設定・典型的な作業で測った値で、単価の2割減に、1つの仕事で使うトークンの減少が重なった結果。あわせて既定の考える量(effort)は Opus 5 の high から medium に下がっている。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 58(v4.3.2・max 設定。安全装置が働いたときに別モデルへ切り替わる既定の状態で測定/2026-09-23 確認)で、同社のリーダーボード168モデル中1位、本表でも最高(2026-09-23 時点)。ただし max 設定では評価用の課題一式で2億6000万トークンを書いており(中央値は8800万)、1課題あたりの費用は$5.98。Humanity's Last Exam は 64.4%(ツールなし。ツールありは 67.7%。公式システムカードの値)。SWE-bench Verified は Anthropic が Opus 5.5 では公表しておらず本表では「—」(前世代 Opus 5 の 96.0% は流用しません)。代わりに公表されたのは、より難しい別テストの SWE-bench Pro の 89.9%(Opus 5 は 79.2%、Fable 5.1 は 81.2%)。ほかの公式値は、コマンド操作で開発を進める Terminal-Bench 4.0 が 66.4%(xhigh 設定。max では 64.8%。Fable 5.1 は 55.8%、GPT-6 Astra は 57.9%)、パソコン操作の OSWorld 2.0 が 81.8%(部分点あり。厳しめ判定は 48.7%)、実務の出来を測る GDPval-AA v2.1 が 1846。一方、科学研究の自動化(Terminal-Bench-Science 0.1 で 58.7% 対 64.6%)と業務自動化(AutomationBench で 40.0% 対 41.4%)は GPT-6 Astra が上。ARC Prize 財団の検証では ARC-AGI-2 が 91.67%(max)。GPQA・MMLU・AIME は公式未公表のため「—」。一度に読める量は100万トークン、一度に書ける量は最大12万8千トークン、知識は2026年6月まで。じっくり考えるモードは常時オンで切れない。サイバーセキュリティ・生物・能力の抜き取り(蒸留)対策の安全装置は Fable 5.1 と同じ種類で、サイバー関連の作業の多くは Claude Opus 4.8 へ、生物学などの一部作業は Claude Opus 5 へ自動で切り替わる。前世代 Opus 5 は公式ドキュメントで旧世代(Legacy)扱いになったがまだ使え、提供終了は 2027-07-24 より前にはならない(Opus 5.5 自身は 2027-09-22 より前にはならない)。「Claude 5.5 ファミリー」の2本目の Claude Sonnet 5.5 は 2026-09-28 に公開され($2/$10・AA 56)、Claude Haiku 5.5 も 2026-10-07 に公開された(10万トークン以下の依頼で入力$0.10/出力$0.50、超える依頼は$0.50/$2.50。2026-10-09 確認)。本表の「一度に読める量」100万トークンは、Anthropic 公式の context window(会話の履歴と AI の返答を合わせた1つの枠で、返答ぶんの最大12万8千トークンも同じ枠から引かれる。入力だけで枠を超えるとエラーになる)。入力専用の上限を別に公表している Google・OpenAI とは数え方が違う(2026-09-23 に公式ドキュメントで確認)。

Muse Spark 1.3

Meta Superintelligence Labs(MSL)の最上位モデルで、Meta のフロンティアが重みを公開する Llama から中身非公開の Muse へ移ったあとの現行世代。2026-09-02 公開。前世代 1.2(2026-08-05 公開)からの主な変更は、長時間ひとりで進める作業と複数の作業を並行して進める力の底上げ、分からない点を利用者に聞き返すようになったこと、指示への追従、そして自分にできること・できないことの自己申告の改善。Meta はコーディング作業で「道具を呼ぶ回数がおよそ20%減り、使うトークンがおよそ25%減った」としている。不正な指示の埋め込み(プロンプトインジェクション)への耐性も上がったと明記している。得意分野は「AI に任せっぱなしにする長いコーディング作業」——複数ファイルにまたがる書き直し、長時間のバグ取り、1回の指示では終わらない仕事を通しでこなすこと。料金は入力 $1.25/出力 $4.25、読み込んだ内容の使い回しは $0.15。本表はこの標準ティアの値。もうひとつ muse-spark-1.3-contributor という格安ティア(入力 $0.10/出力 $0.20=入力で12.5分の1)もあるが、こちらは送った内容を Meta が今後のモデル学習に使う条件つきなので、業務利用では標準ティアを見ること。長い文章を入れても割増料金はかからないと明記されている。いちばん深く考える max reasoning は公開初日から使える(Meta AI Research のブログが「Muse Spark 1.3 with max reasoning is now available on Muse Code and Meta Model API」と明記。2026-09-05 に原文で再確認)。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 48(v4.3.2/max 設定・2026-09-23 確認。168モデル中17位)で、本表の多くの行と同じ max 設定での値。2026-09-08 の v4.3 では前世代 1.2 が 40(xhigh)、本モデルの xhigh が 45 だった。本表は 2026-09-08 に全行を v4.3 へそろえた(AA が指標を v4.2 から v4.3 に更新し、𝜏³-Banking が外れて AutomationBench-AA が入り、Terminal-Bench が v2.1 から v4.0 に上がったため、全モデルの点数がまとめて下がっている)。その後 AA は 2026-09-19 に v4.3.2 へ更新して全モデルを採点し直したが、本モデルは 48 のまま。Meta 公式が出しているベンチは Terminal Bench・DeepSWE・Meta 社内コードベンチ・GDPval で、公式ページでは数値が画像でしか示されていないため本表には載せていない。SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE はいずれも Meta 公式が数値を公表しておらず「—」(AA の独自実測では xhigh 設定で Humanity's Last Exam 47.5%・GPQA Diamond 94.1%、max 設定で 49.1%・93.8%=いずれも 2026-09-04 確認)。入力はテキスト・画像・音声・動画に対応し、出力はテキストのみ。重みは配られていない(API 経由のみ)ので、Meta のオープン系を探すなら Llama 4 か、2026-08-10 に出た Muse Glimmer を見ること。本表の約105万トークン(1,048,576)は Meta 公式のモデルページの表記で、入力と出力の内訳は公表されていない(2026-09-04 確認)。

PROS & CONS

強み・弱み

Claude Opus 5.5

長文・コード・推論で定評。主力は 9/22 に出た Opus 5.5(API の公式ドキュメントは迷ったらこれと案内)、重い推論や長時間の自走には Fable 5.1、日常使いは 9/28 に出た Sonnet 5.5、軽量は 10/7 に出た Haiku 5.5。

◎ 強み

  • ◎ 長い文書をまとめるのが得意(1M tokens context)
  • ◎ コード生成・修正の精度が高い(SWE-Bench で常時トップ争い)
  • ◎ 安全側に振った穏やかな応答
  • ◎ adaptive thinking で必要に応じて推論時間を自動調整

△ 注意点

  • △ 画像生成はできない(読み取りのみ)
公式サイト →

Muse Spark 1.3

Meta が重み公開の Llama に代えて主力にした、中身非公開のコーディング特化モデル。長時間ひとりで進めるコーディング作業が得意で、料金は上位モデルとしては安い。

◎ 強み

  • ◎ 最新の Muse Spark 1.3(2026-09-02 公開)は第三者機関の知能スコアが 48(Intelligence Index v4.3.2・2026-10-09 確認)で、上位グループに入る。いちばん深く考える max 設定も公開初日から使える
  • ◎ 料金は入力 $1.25/出力 $4.25 と、同じ知能帯のモデルの中では安い
  • ◎ 複数ファイルにまたがる書き直しや長時間のバグ取りなど、1回の指示で終わらない作業に向く
  • ◎ 100万トークンの長文に対応し、長い文章を入れても割増料金はかからない
  • ◎ ターミナルで動くコーディング相棒「Muse Code」から使える

△ 注意点

  • △ 重みは公開されていない(API 経由のみ)。Meta のオープンな重みが欲しいなら Llama 4 か Muse Glimmer。ただし 1.3 の発表で今後の予定として Muse Spark の重み公開が明記された(2026-10-09 時点で未実施)
  • △ 格安の contributor ティア(入力 $0.10/出力 $0.20)は、送った内容が Meta の今後のモデル学習に使われる条件つき
  • △ SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は Meta が数値を公表していない(公式ページのベンチは画像掲載のみ)
  • △ Llama ブランドの後継は依然として未発表で、Meta のフロンティアはこちらに移っている
公式サイト →

PRIMARY SOURCES

一次ソース

FAQ

よくある質問

Q. Claude Opus 5.5 と Muse Spark 1.3、結局どっちがいい?

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は Claude Opus 5.5 が 58、Muse Spark 1.3 が 48 と明確な差があり、現時点の総合性能では Claude Opus 5.5 が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち?」の欄を参考にしてください。

Q. Claude Opus 5.5 と Muse Spark 1.3、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Claude Opus 5.5 が $4/1M、Muse Spark 1.3 が $1.25/1M。出力料金は Claude Opus 5.5 が $20/1M、Muse Spark 1.3 が $4.25/1M です。入力・出力とも Muse Spark 1.3 の方が安く、コスト重視なら Muse Spark 1.3 が有利です。

Q. Claude Opus 5.5 と Muse Spark 1.3、ベンチマークで強いのはどっち?

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index(Claude Opus 5.5 58/Muse Spark 1.3 48)を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では Claude Opus 5.5 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Claude Opus 5.5 が優勢です。

Q. Claude Opus 5.5 と Muse Spark 1.3、コスパがいいのはどっち?

A. AIコスパ指数(第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標)は Claude Opus 5.5 が 68、Muse Spark 1.3 が 70。差は僅かで、コスパはほぼ同水準。性能・使い勝手など他の軸で選ぶのがおすすめです。

Q. Claude Opus 5.5 と Muse Spark 1.3、初心者にはどっちがおすすめ?

A. 初心者へのおすすめ度は Claude Opus 5.5 の方が高め(4/5 対 2/5)。まず触ってみるなら Claude Opus 5.5 から始めると迷いにくいです。

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