Meta の AI 部門トップである Alexandr Wang 氏が、2026 年 7 月 2 日の全社集会で、同社が開発中の新モデル「Watermelon」について、AI 評価テストで OpenAI の GPT-5.5 と同水準のスコアを記録したと従業員に伝えました。
この内容は、Business Insider が複数の関係者への取材をもとに報じたものです。ただし、評価テストの詳細は明らかにされておらず、Meta と OpenAI のいずれも公式には確認していません。
Watermelon は、現在提供中の「Muse Spark」（社内コード名：Avocado）の後継モデルにあたります。Wang 氏によると、Watermelon の学習には Muse Spark の 10 倍にのぼる計算リソースが投入されているとのことです。つまり、技術設計を根本から刷新したというよりも、圧倒的な計算量を積み増すことで、競合との差を縮めようとしている構図です。
もっとも、OpenAI はすでに GPT-5.6 のプレビューを公開しており、比較対象となる競合モデルの水準も上がり続けています。Meta が GPT-5.5 相当の性能に到達したとしても、ライバルはその先に行っているわけで、AI モデル開発競争は激化しています。
Wang 氏は X（旧 Twitter）への投稿で、Muse Spark の次回アップデートが間もなく公開されるとも予告しています。今回のアップデートでは、コード生成や自律的なタスク実行、いわゆるエージェント機能の面で大幅な改善が図られる見通しです。新モデルは、Meta AI のサービスに加え、外部向け API を通じても提供される予定です。
Meta のインフラ投資の規模も際立っています。同社は 2026 年の設備投資見通しを 1,250 億〜1,450 億ドル（約 18 兆 7,500 億〜21 兆 7,500 億円）へ引き上げました。これは、2025 年実績の 722 億ドル（約 10 兆 8,300 億円）から、ほぼ倍増となる水準です。
市場関係者の間では、Meta が本格的に競争力のある AI モデルを投入すれば、企業の AI 選定において OpenAI や Anthropic に偏っていた流れが変わる可能性があるとの期待もあります。競争が激しくなれば、利用コストの低下や選択肢の多様化につながる可能性があるためです。
一方で、Zuckerberg 氏は同じ全社集会の場で、AI 投資がまだ期待したほどのスピードで収益化につながっていないことも率直に認めています。巨額投資を続ける一方で、その回収にはなお時間がかかるという慎重な見方もにじみます。
今回の情報は、あくまで社内発言に基づく報道であり、公的なデータや第三者機関による検証はまだ行われていません。Watermelon の正式公開時に、Meta が具体的な性能数値や評価方法をどこまで開示するのかが、今後の大きな注目点となります。
