Muse Spark 1.3 vs GLM-5.3-Flash

ポジ 6 ／ ネガ 4 ／ 中立 1

ポジ 24 ／ ネガ 8 ／ 中立 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）。

Z.ai の廉価版で、旗艦 GLM-5.3 の下に付くグレード（API のモデル名は glm-5.3-flash）。 総パラメータ3,200億のうち実際に動くのは180億の専門家分業型（MoE）で、 GLM-5 シリーズで初めて動画・画像・テキスト・ファイルを最初から扱えるようになりました。 考える機能は常にオンで切れません（公式ドキュメントに thinking.type は enabled のみと明記。推奨は reasoning_effort: max）。 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（2026-09-10 に公式ドキュメントで確認）。 【料金】公開時に付いていた50%オフ（入力 $0.075 / 出力 $0.25）は 2026-09-09 24時（シンガポール時間・UTC+8）で終了し、2026-09-10 から定価の入力 $0.15 / 出力 $0.50 になりました （キャッシュ済み入力は $0.03。2026-09-10 に公式料金ページで確認）。本表の値はこの定価です。 なお AI仲介サービスの OpenRouter は 2026-09-10 時点でまだ $0.075 / $0.25 を表示していますが、 終了日が公表されていないので続く前提では見ないでください。 【性能】コードを直す力は、誰でも見られる DeepSWE v1.1 の公式ランキング（113課題・ハーネスは mini-swe-agent・ max 設定／2026-09-03 更新・既定の表示は登録28モデルのうち21モデル）で 63%（誤差 ±4）・21モデル中12位。 1課題あたりの平均費用は $0.24 で、同じランキングで74%の Claude Opus 5（$11.84）の約49分の1、 前世代 GLM-5.2（44%・$3.92）からは19ポイント上がって16分の1です（2026-09-10 確認）。 第三者測定の Artificial Analysis Intelligence Index は 42（v4.3.2・2026-09-23 確認）で、 旗艦 GLM-5.3 の 45 に3ポイント差まで迫っています。 【重み】MIT ライセンスで Hugging Face に公開されているので自前運用もできます （FP8 版が約328.3GB、BF16 版が約642.6GB）。旗艦 GLM-5.3 のほうは MIT ではなく独自ライセンスなので、 MIT で使えるのはこの Flash だけです。 SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME は公式・第三者とも数値を公表しておらず本表では「—」です。 2026-08-20 から8月下旬まで OpenRouter で提供元非公開・無料の「ox-alpha」として匿名テストされていたのがこのモデルです。 中国製のため業務利用は規約とデータの取り扱いを確認してください。

• → Meta Developer：Muse Spark モデルページ（料金2ティア・context 1M）
• → Meta Research Blog：Introducing Muse Spark 1.3（2026-09-02 公開。max reasoning が初日から利用可能・重み公開の予告）
• → Artificial Analysis：Muse Spark 1.3（Intelligence Index v4.3.2 で max 48・168モデル中17位・2026-09-23 確認。v4.3 では xhigh 45 / max 48・130モデル中13位）
• → Meta Developer Blog：Muse Spark 1.2 と Muse Code（2026-08-05 公開。前世代の記録）

• → Z.ai 公式ドキュメント：GLM-5.3-Flash（100万トークン・出力12万8千トークン・320B/18B・動画/画像/テキスト/ファイル入力・thinking は常時オン）
• → Z.ai 公式料金ページ（GLM-5.3-Flash $0.15/$0.50・キャッシュ済み入力 $0.03・割引終了後の値・2026-09-10 確認）
• → DeepSWE 公式ランキング v1.1（glm-5.3-flash 63%・21モデル中12位・1課題あたり $0.24・2026-09-03 更新／2026-09-10 確認）
• → Artificial Analysis：GLM-5.3-Flash（Intelligence Index v4.3.2 で 42・2026-09-23 確認）
• → Hugging Face：zai-org/GLM-5.3-Flash（MIT ライセンスで公開されている重み）
• → Z.ai 公式 X：GLM-5.3-Flash 発表ポスト（2026-08-26・320B-A18B・MIT）