Meta：モデルの知能、性能、料金
この分析は、ユースケースに最適なMeta提供モデルを選ぶための参考情報です。
最高の知能
UpdatedMuse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)Intelligence Index
モデル合計：3件
最速
Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)出力速度
モデル合計：3件
最安料金
Muse Spark 1.3 (max)Muse Spark 1.3 (xhigh)Muse Spark 1.2 (xhigh)ブレンド料金（100万トークンあたり）
モデル合計：3件
Metaは3モデルを提供しており、知能、性能、料金の特性はそれぞれ異なります。 以下でモデル間の主要指標を比較します。
- Metaで知能が上位のモデルはMuse Spark 1.3 (max)（48）、Muse Spark 1.3 (xhigh)（45）、Muse Spark 1.2 (xhigh)（40）です。
- 出力速度が最も速いモデルはMuse Spark 1.3 (max)（230 t/s）、Muse Spark 1.3 (xhigh)（208 t/s）、Muse Spark 1.2 (xhigh)（178 t/s）です。
- 遅延では、Muse Spark 1.2 (xhigh)（29.73秒）、Muse Spark 1.3 (max)（31.11秒）、Muse Spark 1.3 (xhigh)（31.75秒）の最初の回答トークンまでの時間が最短です。
- 料金では、Muse Spark 1.3 (max)（$0.78）、Muse Spark 1.3 (xhigh)（$0.78）、Muse Spark 1.2 (xhigh)（$0.78）の100万トークンあたりのブレンド料金が最安です。
- Metaで最大のコンテキストウィンドウに対応するモデルはMuse Spark 1.3 (max)（1M）、Muse Spark 1.3 (xhigh)（1M）、Muse Spark 1.2 (xhigh)（1M）です。
- Muse Spark 1.3 (max)はMetaで知能、速度、料金のすべてが首位となり、総合トップです。
ハイライト
知能評価
Artificial Analysis Intelligence Index
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Instruction following
Agentic tool use
Long-horizon agentic tasks
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Intelligence Index vs. Price
コンテキストウィンドウ
Context Window
料金
Intelligence Index vs. Price
性能の概要
Output Speed vs. Price
速度
出力速度（1秒あたりのトークン数）で測定
Output Speed
遅延
最初のトークンまでの時間（秒）で測定
Latency: Time To First Answer Token
エンドツーエンド応答時間
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
End-to-End Response Time vs. Price
主要な定義
よくある質問
Metaに関するよくある質問
Metaが提供し、当社が追跡しているモデルは3モデルです：Muse Spark 1.3 (max)、Muse Spark 1.3 (xhigh)、Muse Spark 1.2 (xhigh)。
Metaで利用できるモデルのうち、知能が最も高いのはIntelligence Indexスコア48のMuse Spark 1.3 (max)です。
Metaで出力速度が最も速いモデルは、毎秒230.0トークンのMuse Spark 1.3 (max)です。
Metaで最初の回答トークンまでの時間が最短のモデルは、29.73秒のMuse Spark 1.2 (xhigh)です。遅延が短いほど、最初の応答が速くなります。
Metaでブレンド料金が最も安いモデルは、100万トークンあたり$0.78のMuse Spark 1.3 (max)です（キャッシュヒット／入力／出力を7:2:1とした場合）。
はい。MetaはOpenAI互換APIを提供しているため、OpenAIからの切り替えや既存のOpenAI SDK連携の利用が容易です。
はい。Metaの全3モデルが、構造化出力のJSONモードに対応しています。
はい。Metaの全3モデルが関数呼び出し（ツール利用）に対応しています。
はい。Metaは3推論モデルを提供しています：Muse Spark 1.3 (max)、Muse Spark 1.3 (xhigh)、Muse Spark 1.2 (xhigh)。推論モデルは回答前に拡張思考を行い、複雑な問題に取り組みます。
はい。インフラストラクチャの変更、負荷分散、アップデートにより、プロバイダーの性能は時間とともに変化する場合があります。すべてのプロバイダーを継続的にベンチマークし、「推移」グラフに過去の性能傾向を表示しています。
Metaのモデルを選ぶ際は、知能（品質を重視するタスク）、出力速度（高スループットが必要なタスク）、遅延（最初の応答の速さが必要な対話型アプリケーション）、料金（費用を重視するワークロード）、コンテキストウィンドウの規模、JSONモード、関数呼び出しへの対応などを検討してください。