ザッカーバーグはDeepSeekと真っ向から対決している。

8月6日、Zhi Dongxi氏は、Metaが初のプログラミングエージェントであるMuse Code （ベータ版）と、そのエージェント上で動作する次世代モデルであるMuse Spark 1.2をリリースしたと報じた。

このモデルのリリースは海外で激しい議論を巻き起こし、その主な焦点はその価格戦略にあった。DeepSeek -V4-Flashよりも安価であるのだ。Metaが自社のデータを使ってモデルをトレーニングすることを許可するユーザーは、 5%の割引を受けられる。

興味深いことに、同日、DeepSeekは近い将来、 APIサービスの価格を全体的に引き上げる計画を発表した。値上げ幅は相当なものになると予想されている。他の主要な国内モデルプロバイダーも価格競争を緩和する兆候を見せており、例えば、Zhipu GLMモデルの価格も割引期間終了後に大幅に値上げされる予定だ。

OpenAIやMetaといった海外の大手企業が価格競争を繰り広げる中、DeepSeekのような国内モデルは独自のルールで勝負しているようで、最高のモデルを巡る世界的な戦いはますます興味深いものとなっている。

Metaはユーザーデータを利用して、最大75倍の価格割引を提供している。

ザッカーバーグ氏はツイッターで、「（このモデルは）使いやすく、安価であることを売りにしている。（ユーザーは）たった1行のコードを書くだけで『コントリビューターソフトウェアパッケージ』をインストールして使い始めることができる」と述べた。

いわゆる「コントリビューターパッケージ」とは、Metaが提供する2つのAPIバージョンを指し、一方はデータ共有が可能で、もう一方は不可能です。前者のデータ入力コストは100万トークンあたり0.10ドルで、後者の12.5倍安価です。キャッシュされた入力データのコストは100万トークンあたり0.002ドルで、後者の75倍安価です。出力データのコストは100万トークンあたり0.20ドルで、後者の21倍以上安価です。

あるネットユーザーは、「これは面白い！Muse Sparkの入出力コストはDeepSeek-V4-Flashよりも低く、独自の最適化されたキャッシュヒット率も誇っている。彼らは利益など気にせず、ただデータが欲しいだけなんだ」と冗談交じりにコメントした。

DeepSeek-V4-Flashは、7月31日に公式APIを公開しました。料金体系は以下の通りです。入力キャッシュミスの場合、100万トークンあたり1元、入力キャッシュヒットの場合、100万トークンあたり0.2元、出力成功の場合、100万トークンあたり2元です。

DeepSeekは「Flashとは思えないほど強力だ」。Metaはそれに追いつけるだろうか？

DeepSeek-V4-Flashは現在、世界中で新たな人気を集めています。APIのリリース以来、その高いコストパフォーマンスに対する評価は高まり続けています。

ラテンアメリカを代表するオンライン教育プラットフォームであるPlatziの共同創業者兼CEOが本日、DeepSeek-V4-Flashがいかに高速かつ高品質な処理を実現しているかに驚嘆する記事を公開しました。まさに驚くべきことです。

一部のネットユーザーは、「クロードは死んだ。競合他社と同等の性能でありながら、価格は100倍も高いサプライヤーに世界が支配され続ける理由はない」と率直に述べた。

しかし、DeepSeek-V4-Flashの評判は、低価格だけでなく、その優れた性能にも由来している。

このモデルのベンチマークスコアは、上位機種であるDeepSeek-V4-Pro-Preview（4月発売）をはるかに凌駕しています。現在でも、多くの海外ユーザーは「Flashベースのデバイスとは思えない」と高く評価しています。Almanbenchテストでは、DeepSeek-V4-Flashバージョン0731がKimi K3を上回り、GPT-5.6 Sol xhighとほぼ同等のスコアを記録しました。

では、価格面でDeepSeekに対抗しようとしているMetaは、最新のMuse Spark 1.2とMuse Codeベータ版でどのようなパフォーマンスを発揮するのでしょうか？

プログラム評価では、Opus5、Muse、Spark 1.2に次ぐ順位だが、最先端のモデルにはまだ及ばない。

モデル性能の面では、Muse Spark 1.2は前バージョンに比べて大幅に改善されているものの、最先端のモデルにはまだ及ばない。

Muse Spark 1.2は、プログラミング向けに最適化された最新バージョンです。Terminal-Bench 2.1やDeepSWE 1.1などのコード処理能力ベンチマークにおいて、その総合的なパフォーマンスはClaude Opus5に次ぐ2位であり、GPT-5.6、Grok4.5、Gemini3.6を上回ります。

GDPVal-AA V2の複雑な推論テストでは、Muse Spark 1.2はOpus5に次ぐ2位にランクインしました。また、エージェントツール呼び出しのMCP Atlasベンチマークテストでは、Muse Spark 1.2は1位を獲得しました。

メタテストの結果、このモデルは1000回以上のツール呼び出し（最大24時間）にわたってGPUコアを反復的に最適化できることが示されました。Muse Codeエージェントコーディング環境を使用した場合、このモデルはGemini 3.6 FlashとGPT-5.6 Terraを上回る性能を発揮しますが、GPT-5.6 SolとOpus5には劣ります。

Muse Codeは、大規模なコードベース内で、変更計画、コード記述、結果検証など、ソフトウェアエンジニアリングのあらゆるタスクを処理できる、ローカライズされたエンドユーザー向けコーディングエージェントです。Metaは一連の事例研究を公開していますが、実際の開発シナリオにおいてClaude CodeやCodexに匹敵する性能を発揮できるかどうかは、今後の検証が必要です。

以下の例に示すように、Muse Codeはシンプルなエージェントループに非同期バックグラウンドエージェントのセットを追加することで、メインエージェントの機能を強化しています。これらのエージェントが継続的に動作することで、レイテンシが低減され、複雑な複数ステップのタスクにおける手動介入の必要性が最小限に抑えられます。

下の画像は、ユーザーが自宅ツアー動画のMP4ファイルをターミナルに入力している様子を示しています。Muse Codeはこの動画を解析し、視覚的に魅力的なバケーションホームのマーケティングおよび予約ページを生成します。

さらに、Muse Spark 1.2はAI分析指数（AII）で54点を獲得し、以前のバージョンと比較してエージェントの知識作業能力が大幅に向上し、MetaやSpaceX AIと並んで米国の研究所の中で3位にランクインしました。

結論：Metaは顧客獲得のために価格を引き下げた一方、DeepSeekはAIとの価格競争に対抗するために価格を引き上げた。これは、代理店間の競争が非常に激しいことを示している。

OpenAIの価格引き下げに続き、Metaも米国AI業界で価格競争を巻き起こした。OpenAIとAnthropicが市場を席巻する中、Metaは市場シェアの獲得を目指し、エッジプログラミングエージェント市場に初めて参入し、自社の地位を再構築しようとしている。Google DeepMindの最近の大規模な組織再編は、Metaにとって絶好の機会となっている。

低価格はユーザーを引き付ける効果的な手段となり得るが、真にユーザーの認知度を高めるには、モデル性能の向上とトークンの品質向上が鍵となる。DeepSeek-V4-Flashが海外で再び人気を集めているのは、まさにこのためである。

注目すべきは、DeepSeekが本日、APIサービスの価格を近々全面的に引き上げる計画を発表したことだ。これは、DeepSeekが価格競争に終始せず、モデルの品質向上に引き続き注力していることを示している。DeepSeekは最近、エージェントハーネスの人材を積極的に採用し、優れたオープンソースプロジェクトを誘致しており、同社のエージェントハーネス製品（おそらくDeepSeek Codeという名称になるだろう）は急速に発展している。

価格競争はほんの始まりに過ぎず、コンピューティング能力、性能、価格、アプリケーション、エコシステムなど、さまざまな側面における販売業者間の競争は激化していくことが予想される。