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Meta重組AI團(tuán)隊(duì)后首個(gè)模型來了:不是最強(qiáng)、不再開源、可能夠用

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當(dāng)?shù)貢r(shí)間 4 月 8 日,Meta 終于發(fā)布了 Muse Spark,九個(gè)月來第一個(gè)新模型,也是 Meta 超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室(MSL)成立以來的第一個(gè)產(chǎn)品。消息公布后 Meta 股價(jià)盤中漲超 10%。扎克伯格在 Threads 上說,這是一個(gè)“世界級(jí)助手”。但一位 Meta 高管也比較坦誠(chéng)地向媒體表示:Muse Spark 并不代表新的技術(shù)前沿,只是在部分任務(wù)上與領(lǐng)先模型“有競(jìng)爭(zhēng)力”。

不差,但也沒好到讓人直呼牛 X。對(duì) Meta 來說,更重要的信號(hào)可能是:它終于又能坐回牌桌了。

經(jīng)歷一系列大動(dòng)蕩之后,Muse Spark 是 Meta AI 大重組后的第一個(gè)產(chǎn)物,Alexandr Wang 在 X 上說:我們從零開始重建了整個(gè) AI 技術(shù)棧。

Meta 給出的一個(gè)關(guān)鍵數(shù)字是:Muse Spark 達(dá)到 Llama 4 Maverick 同等性能所需的計(jì)算量減少了 10 倍以上。這說明過去九個(gè)月不只是在舊體系上縫補(bǔ),而是確實(shí)換了一套引擎。在預(yù)訓(xùn)練階段的 scaling law 對(duì)比中,Muse Spark 的計(jì)算效率也優(yōu)于 DeepSeek-V3.1 和 Kimi-K2 的基座模型。

在 Benchmark 分?jǐn)?shù)上 Meta 這次雖然沒有作弊,但還是耍了個(gè)小花招。對(duì)比表格中只有 Muse Spark 一列的數(shù)字用藍(lán)色高亮,其余模型一律白色,視覺上很容易讓人覺得 Muse Spark 全面領(lǐng)先。


圖丨基準(zhǔn)測(cè)試成果(來源:Meta)

重新按每行最高分標(biāo)綠、最低分標(biāo)紅之后再看,Muse Spark 的觀感會(huì)差很多。在多模態(tài)和健康類任務(wù)上它確實(shí)領(lǐng)先,但在編程、抽象推理和 agentic 任務(wù)這些當(dāng)下最熱門的應(yīng)用場(chǎng)景中,它全面落后于 Gemini 和 GPT-5.4。

具體來看。ARC AGI 2(抽象推理)上 Muse Spark 拿到 42.5 分,Gemini 3.1 Pro 是 76.5,GPT-5.4 是 76.1,差了近一倍。LiveCodeBench Pro(編程競(jìng)賽)80 對(duì) GPT-5.4 的 87.5;Terminal-Bench 2.0(終端編程)59 對(duì) 75.1;GDPval-AA Elo(辦公任務(wù))1444 對(duì) GPT-5.4 的 1672 和 Opus 4.6 的 1606。Meta 自己也在博客中承認(rèn)“在長(zhǎng)時(shí)序 agentic 系統(tǒng)和編程工作流方面仍有差距”。


圖丨重新標(biāo)準(zhǔn)后的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果(來源:X)

第三方評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu) Artificial Analysis 給 Muse Spark 的綜合智能指數(shù)打了 52 分,排在 Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6 之后,位列第四。在 Humanity's Last Exam(無工具)上,Artificial Analysis 追蹤到的成績(jī)是 39.9%,低于 Meta 自報(bào)的 42.8%,也低于 Gemini 3.1 Pro 的 44.7%。

博主 Ritesh Khanna 用同一組 prompt 對(duì)五個(gè)前沿模型做了零重試實(shí)測(cè)。結(jié)論是:Muse Spark 在視覺理解和金融分析上排名第一,但代碼生成墊底。在生成雪花玻璃球的實(shí)測(cè)中,它寫出了技術(shù)上最漂亮的 Three.js 代碼,然后渲染出幾個(gè)黑糊糊的物體。


圖丨測(cè)試結(jié)果(來源:Ritesh Khanna)

Muse Spark 真正拉開差距的領(lǐng)域集中在兩個(gè)方向:多模態(tài)視覺理解和健康。

CharXiv Reasoning(圖表理解)上它以 86.4 分領(lǐng)先所有對(duì)手;ScreenSpot Pro(截圖定位)84.1 分,僅次于 GPT-5.4 的 85.4;HealthBench Hard(開放式健康問答)得分 42.8,是 Gemini 3.1 Pro(20.6)的兩倍多。Meta 說他們與超過 1000 名醫(yī)生合作策劃了健康領(lǐng)域的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

這兩個(gè)方向恰好對(duì)應(yīng) Meta 的產(chǎn)品需求,理解用戶在 Instagram 上拍的食物照片、在 Ray-Ban 智能眼鏡里識(shí)別周圍物體、為 Meta AI 助手增加健康問答能力。

Muse Spark 的另一個(gè)推理模式“Contemplating”(沉思模式)通過多智能體并行推理來處理更難的任務(wù),在 Humanity's Last Exam(含工具)上拿到 50.2 分,略高于 Gemini Deep Think 的 48.4 和 GPT-5.4 Pro 的 43.9。但物理奧賽(IPhO 2025 Theory)上 82.6 對(duì) GPT-5.4 Pro 的 93.5,差距仍然明顯。

換句話說,Muse Spark 是一個(gè)為 Meta 自身產(chǎn)品場(chǎng)景高度定制的模型,不是一個(gè)通用前沿模型。從發(fā)布方式上也能看出來。

和 Llama 系列不同,Muse Spark 是閉源的。Meta 只向“精選合作伙伴”提供私有 API 預(yù)覽,普通開發(fā)者用不了。

它直接部署在 Meta AI 聊天助手中,未來幾周會(huì)擴(kuò)展到 Facebook、Instagram、WhatsApp 和 Ray-Ban 眼鏡。Meta 還為它配套了一個(gè)“購(gòu)物模式”,結(jié)合用戶在社交平臺(tái)上的興趣數(shù)據(jù)做個(gè)性化推薦。基本上是把 AI 能力直接接到廣告和電商的變現(xiàn)鏈路上。

沃頓商學(xué)院教授 Ethan Mollick 評(píng)論說,Muse Spark 最重要的意義在于 Meta 現(xiàn)在有了自己的前沿模型,可以用它從現(xiàn)有用戶基礎(chǔ)中提取更多價(jià)值。但他也說:沒有開源權(quán)重,就很難預(yù)判 Spark 的長(zhǎng)期價(jià)值,因?yàn)榇饲暗?Llama 之所以重要,主要是因?yàn)樗_源。

Meta 過去三年靠 Llama 系列建立了開源 AI 領(lǐng)域最大的生態(tài):累計(jì)下載量 12 億次,日均下載約 100 萬次,企業(yè)自部署 Llama 模型的成本比使用閉源 API 低 88%。但到 2025 年底,阿里的 Qwen 3.6 Plus 和 DeepSeek 等中國(guó)模型在 Hugging Face 上的下載占比已經(jīng)達(dá)到 41%,美國(guó)只占 35%。Llama 4 的失利加速了侵蝕。Muse Spark 閉源發(fā)布,某種程度上是承認(rèn)了現(xiàn)實(shí):與其繼續(xù)做開源基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商,不如先把自家產(chǎn)品的 AI 能力補(bǔ)上來。

Alexandr Wang 說未來會(huì)有開源版本。扎克伯格也承諾“將發(fā)布越來越先進(jìn)的模型,包括新的開源模型”。但眼下的優(yōu)先級(jí)很清楚:先產(chǎn)品,再生態(tài)。

Meta 今年的資本支出預(yù)算在 1150 億到 1350 億美元之間,幾乎是 2025 年的兩倍。Muse Spark 是這筆投資的第一個(gè)可見產(chǎn)出。它證明了 MSL 團(tuán)隊(duì)能在九個(gè)月內(nèi)從零搭出一套有效的技術(shù)棧,計(jì)算效率在快速提升,多模態(tài)和健康方向的差異化也初步成立。Gizmodo 的評(píng)價(jià)是:扎克伯格的百億美元投入,讓 Meta 從“徹底掉隊(duì)”升級(jí)到了“競(jìng)爭(zhēng)陪跑”。

但它發(fā)布的前一天,Anthropic 公布了據(jù)說強(qiáng)大到只能限量開放的 Claude Mythos,智譜 AI 發(fā)布了在編程基準(zhǔn)上領(lǐng)先的 GLM-5.1。扎克伯格承諾更大、更強(qiáng)的模型正在路上。問題是,其他對(duì)手也并不會(huì)停下來原地等 Meta。

參考資料:

https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/

https://www.riteshkhanna.com/blog/muse-spark-arena

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