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VS COMPARISON

Muse Spark 1.3 vs GPT-5.6 Terra

編集部の総合判定

総合知能(AA Index)は Muse Spark 1.3 48 対 GPT-5.6 Terra 42 で Muse Spark 1.3 がやや優位。用途しだいで逆転する差

ベンチ勝ち:Muse Spark 1.3 1 / GPT-5.6 Terra 0 料金で安い項目:Muse Spark 1.3 2 / GPT-5.6 Terra 0 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 Muse Spark 1.3

  • ✓ API 料金を抑えたい人(入力$1.25/出力$4.25)
  • ✓ コスパ重視の人(AIコスパ指数 70 対 56)
  • ✓ 長い資料を読ませたい人(104.9万トークン)

こんな人は GPT-5.6 Terra

  • ✓ AI をはじめて使う人
  • ✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目 Muse Spark 1.3 GPT-5.6 Terra
バージョン Muse Spark 1.3(標準ティア) GPT-5.6 Terra
公開日 2026-09-02 2026-07-09
コンテキスト長 1049K 勝ち 922K
入力料金 $/1M $1.25 安い $2
出力料金 $/1M $4.25 安い $12
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 70 勝ち 56

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)

Muse Spark 1.3
48 勝ち
GPT-5.6 Terra
42

※ 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。

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

GPT-5.6 Terra

X評判スコア — /100(n=0)

ポジ 0 / ネガ 0 / 中立 0 (判定材料が少なくスコアは保留)

※ 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

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)。

GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 の3グレード(Sol / Terra / Luna)の中位にあたる「ふだん使い」向けモデル。 ChatGPT では登場時(2026-07-09)に無料プランと Go プランがこの Terra を使っていたが、2026-08-06 の変更で無料・Go は下位の Luna に移った(Plus・Pro は最上位の Sol)。 そのため現在の Terra は、ChatGPT の既定モデルとしてではなく API で中位グレードを選ぶときの選択肢という位置づけになっている。 2026-09-22 に出た GPT-6 世代は Astra・Sol・Luna の3本で、Terra にあたるモデルは無い(2026-09-23 時点。OpenAI の開発者向けドキュメントは「GPT-6 のモデルファミリーは GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna」と書いている)。GPT-5.6 Terra は終了日の告知なく提供が続いている。 料金は 2026-07-30 の改定で 100万トークンあたり $2.50/$15 → $2/$12 に20%下がった(同じ日に Luna は80%下がり、Sol はこのときだけ $5/$30 で据え置きだった。その Sol も 2026-08-22 に $4/$20 へ下がっている)。 Artificial Analysis Intelligence Index は 42(v4.3.2・max 設定/2026-09-23 確認)。9月22日に出た GPT-6 Sol は入力が同じ $2・出力が $10 と Terra より安く、同じ指標で 48 と上なので、API で新しく選ぶなら Terra を選ぶ理由は小さくなった。 ※ AA は推論の強さ別に max / xhigh / high / medium / low を出しており、条件が違うと数値も変わる。 出力速度は 125.7 トークン/秒(Artificial Analysis 実測)。コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークンだが、入力に使える上限は 922,000 トークン・1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の値は「一度に読める量」なので入力上限の 922,000 を採用している。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは全体が入力2倍・出力1.5倍($4/$18)になる(2026-08-18 に公式ドキュメントで確認)。入力はテキストと画像に対応。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Terra 個別の公開値が無いため本表では「—」(他グレードの数値では埋めていません)。

PROS & CONS

強み・弱み

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 →

GPT-5.6 Terra

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work(エージェント機能)と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

  • ◎ 総合力が高くてなんでもこなす
  • ◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
  • ◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

  • △ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
  • △ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない(使えるのは Work・Codex・API)
  • △ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている(2026-10-09 確認)
公式サイト →

FAQ

よくある質問

Q. Muse Spark 1.3 と GPT-5.6 Terra、結局どっちがいい?

A. AA Intelligence Index は Muse Spark 1.3 48 対 GPT-5.6 Terra 42 で Muse Spark 1.3 がやや優位ですが、用途によっては逆転しうる差です。料金・使い勝手も合わせて選ぶのがおすすめです。

Q. Muse Spark 1.3 と GPT-5.6 Terra、料金が安いのはどっち?

A. 入力料金は Muse Spark 1.3 が $1.25/1M、GPT-5.6 Terra が $2/1M。出力料金は Muse Spark 1.3 が $4.25/1M、GPT-5.6 Terra が $12/1M 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. Muse Spark 1.3 と GPT-5.6 Terra、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(Muse Spark 1.3 48/GPT-5.6 Terra 42)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 Muse Spark 1.3 の勝ち数が多く(1/0)、総合的なベンチ性能では Muse Spark 1.3 が優勢です。

Q. Muse Spark 1.3 と GPT-5.6 Terra、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 Muse Spark 1.3 が 70、GPT-5.6 Terra が 56。「安くて賢い」バランスでは Muse Spark 1.3 が有利です。

Q. Muse Spark 1.3 と GPT-5.6 Terra、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 GPT-5.6 Terra の方が高め(5/5 対 2/5)。まず触ってみるなら GPT-5.6 Terra から始めると迷いにくいです。

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