AIを自作の小型機器につなぐSDKと、手元のPCで選択肢を採点する推論サーバーに更新がありました。情報確認日は2026年10月3日です。資料の日付とこの記事の公開日は区別しています。
MetaのMuse Gadgets、ESP32とLinuxで自作機器を接続
Metaのfacebookincubatorが公開した「muse-gadget-sdk」は、市販のESP32ボードやRaspberry PiをMuseにつなぐためのSDKです。公式リポジトリの初回コミットは10月2日19時00分42秒（UTC、日本時間10月3日4時00分42秒）。これはコードの初回登録日時であり、製品の発売日ではありません。公式リポジトリ／初回コミット
画面、ボタン、センサーなどを組み合わせる仕組みで、Linux用SDKでは独自コマンドの追加も案内しています。接続にはSDKトークンが必要で、iOS・AndroidのMuseアプリの「Settings → Devices」でDeveloper modeを有効にしてペアリングします。電子工作でAIの入出力を試したい人に向けた選択肢です。
コードはApache License 2.0ですが、Museへ接続するトークンには別の条件があります。規約は個人の非商用利用を対象とし、トークンを関連付けられる機器は合計50台までとしています。販売する機器への組み込みは認められていません。また、サポート対象製品ではなく、変更や提供終了の可能性も明記されています。コードを利用できることと、接続サービスを自由に商用利用できることは分けて確認する必要があります。公式のSDKトークン利用条件
llama.cpp、判断モデル用APIで選択肢を採点
llama.cppの開発者は10月2日付の解説で、サーバーに「/v1/systemone」エンドポイントを追加したと案内しました。文章を生成する代わりに、入力と質問を受け取り、選択肢ごとの確率を返します。既存のSystem One形式のクライアントは、接続先URLを変更して利用できると説明しています。開発者による10月2日付の解説
対応モデルとしてJulia-1、Laya、Kev-4B、lev、OpenJevの5種類を紹介しています。質問は選択、段階評価、Yes／Noの3形式。問い合わせの振り分けやAIエージェントの次の操作の選択など、答えの候補を先に決められる処理が対象です。直前に紹介したStrands Deciderとは別の実装で、今回の更新はllama.cppのサーバーAPIと複数モデルの対応が中心です。
画像も扱えるOpenJevは270億パラメーターで、日本語を含む6言語に対応すると記載されています。ただしライセンスはCC BY-NC 4.0で、ほかの4モデルに示されたApache 2.0とは異なります。導入前にはモデルごとの条件を確認してください。
解説の処理時間は、NVIDIA RTX PRO 6000で質問1件に答える時間の中央値です。家庭のPCで同じ速度が出るという意味ではありません。開発者は、自分の入力例で試し、モデルごとに判断を採用する確信度の基準を決めるよう勧めています。選択肢が決まっていても、判断内容の正しさまで保証されるわけではありません。公式サーバーAPI仕様
実在製品の写真や実際の操作画面ではありません。
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