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鈕祜祿·Meta閉源歸來,時(shí)代追上了李彥宏?

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文 | 超前實(shí)驗(yàn)室,作者|青蘋吹果

時(shí)隔一年,鈕祜祿·扎,強(qiáng)勢(shì)歸來!

Meta全新大模型Muse Spark正式上線,內(nèi)部代號(hào)Avocado。


這個(gè)“牛油果”,來頭可不小。

TA不僅是Meta超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室(MSL)成立9個(gè)月以來的首個(gè)成果,更是扎克伯格在經(jīng)歷Llama 4慘烈翻車后,親手砸爛原有攤子、豪擲逾140億美金進(jìn)行組織與戰(zhàn)略大洗牌之后,遞呈市場(chǎng)的第一張答卷。

更令人意外的是策略上的徹底轉(zhuǎn)向。那個(gè)曾高喊“開源對(duì)抗閉源”的Meta,這次直接給Muse Spark貼上了“閉源”標(biāo)簽,連API都暫時(shí)只向少數(shù)指定合作伙伴開放預(yù)覽。

這讓我想起2024年那場(chǎng)沸沸揚(yáng)揚(yáng)的“開源與閉源”之爭(zhēng),當(dāng)時(shí)李彥宏大跳預(yù)言家,一口咬定開源其實(shí)是一種智商稅?!爱?dāng)你理性地去想,大模型能夠帶來什么價(jià)值,以什么樣的成本帶來價(jià)值的時(shí)候,就會(huì)發(fā)現(xiàn),你永遠(yuǎn)應(yīng)該選擇閉源模型。閉源模型一定比開源模型更強(qiáng)大,推理成本更低?!?/p>

隨后幾年,開源生態(tài)蓬勃發(fā)展,社區(qū)熱情高漲。不少人以“開源勝利”為由,調(diào)侃李彥宏“判斷失誤”“被時(shí)代打臉”。一時(shí)間,閉源似乎成了保守與封閉的代名詞。

不過,風(fēng)水輪流轉(zhuǎn),時(shí)代和老扎一起,再一次追上了老李。

消息一出,資本市場(chǎng)也瞬間做出了最誠(chéng)實(shí)的反應(yīng)。

周三當(dāng)天,Meta的股價(jià)像坐了火箭,盤中一度漲超10%,最終以超過6%的漲幅收盤,總市值穩(wěn)穩(wěn)站在1.55萬億美元的高位。


為什么一款模型發(fā)布能有如此巨大的能量?

懂行的人一眼就看出,Muse Spark背后藏著的,是Mate破釜沉舟的自我革命。

全部推翻! 在“廢墟”中重建高樓

要理解今天這款模型的戰(zhàn)略意義,先要知道它誕生于怎樣的一地雞毛之中。

去年春天,被寄予厚望的Llama 4發(fā)布后,很快遭遇了嚴(yán)重的信譽(yù)危機(jī)。

社區(qū)質(zhì)疑聲不斷,隨后更是有爆料直指Meta在基準(zhǔn)測(cè)試中動(dòng)了手腳,拿著針對(duì)特定任務(wù)微調(diào)的“特供版”去刷榜,而公開給普通用戶的版本表現(xiàn)完全是另一回事。

拿精修圖相親,結(jié)果見面發(fā)現(xiàn)是“照騙”。

這件事對(duì)Meta AI品牌的傷害是致命的,甚至圖靈獎(jiǎng)得主、Meta前首席科學(xué)家Yann LeCun在離職后也親口承認(rèn),Llama 4的測(cè)試結(jié)果“確實(shí)被修飾了一點(diǎn)”。

這件事徹底點(diǎn)燃了扎克伯格的怒火。

據(jù)外媒報(bào)道,他“對(duì)所有相關(guān)人員失去了信心”,隨后直接架空了整個(gè)生成式AI團(tuán)隊(duì),大批人馬離開。

這不僅僅是某個(gè)模型的失敗,更意味著過去那條從模型架構(gòu)到研發(fā)流程,從開源路線到組織文化的路,可能都走不通了。

扎克伯格面臨的選擇很殘酷,要么繼續(xù)修修補(bǔ)補(bǔ),要么全部推翻,在廢墟上重建。

他選了后者,而且干得非常徹底。

2025年夏天,扎克伯格做出了一筆震驚硅谷的交易,以高達(dá)143億美元的天價(jià)拿下數(shù)據(jù)標(biāo)注巨頭Scale AI 49%的無投票權(quán)股份。

但更關(guān)鍵的是這筆交易的核心,時(shí)年不到30歲的華裔創(chuàng)始人Alexandr Wang(亞歷山大·王)被直接請(qǐng)進(jìn)Meta,出任首席AI官,統(tǒng)管全新組建的Meta超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室(MSL)。

這個(gè)年輕人什么來頭?MIT輟學(xué)、19歲創(chuàng)立Scale AI、26歲就躋身億萬富豪行列。

扎克伯格對(duì)他的評(píng)價(jià)是:“同輩創(chuàng)業(yè)者中最杰出的一位,深刻理解超級(jí)智能的歷史重要性”。

而這位年輕舵手上任后的第一把火,就是燒向舊體系,從OpenAI、谷歌DeepMind、Anthropic等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手那里,以天價(jià)薪酬挖來了一整支“復(fù)仇者聯(lián)盟”。

翻看MSL首批11人名單,你會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn),7位核心研究員都是華人背景。

浙大校友畢樹超(GPT-4o語音模式與o4-mini共同創(chuàng)建者)、清華校友趙晟佳(ChatGPT到o3的核心成員)、中科大校友于佳慧(前OpenAI感知團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人)……再加上思維鏈提出者Jason Wei、擴(kuò)散模型核心人物宋飏等業(yè)內(nèi)頂尖高手。

這支被戲稱為“億元天團(tuán)”的隊(duì)伍,目標(biāo)只有一個(gè):從零開始,重寫Meta的AI命運(yùn)。

更令人意外的是策略上的徹底轉(zhuǎn)向。那個(gè)曾高喊“開源對(duì)抗閉源”的Meta,這次直接給Muse Spark貼上了“閉源”標(biāo)簽,連API都暫時(shí)只向少數(shù)指定合作伙伴開放預(yù)覽。

很明顯,扎克伯格急了,他不求名聲了,只求能拿出一款真正能打、能收回成本的頂尖產(chǎn)品。

這筆賬他算得很清楚:反正2026年光AI相關(guān)的資本支出就要燒掉1150億到1350億美元,這次,必須確保每一分錢都砸在刀刃上。

偏科的「視覺天才」

砸了這么多錢,挖了這么多大牛,交出的Muse Spark到底成色如何?

Meta這次表現(xiàn)得格外老實(shí),不再像Llama 4時(shí)代那樣大肆鼓吹“遙遙領(lǐng)先”,反而在官方博客里坦率地列出了一張優(yōu)缺點(diǎn)分明的成績(jī)單。

這種老實(shí)人的態(tài)度,反倒讓人覺得,這回怕是真的有點(diǎn)東西了。


先看讓Meta揚(yáng)眉吐氣的長(zhǎng)板。

在醫(yī)療和視覺多模態(tài)這塊,Muse Spark簡(jiǎn)直是“開掛”般的存在。

在極高難度的醫(yī)學(xué)開放式問答評(píng)測(cè)HealthBench Hard中,Muse Spark直接干到了42.8分,而隔壁GPT-5.4只有40.1分,Gemini 3.1 Pro更是可憐的20.6分,直接被拉開兩到三倍的差距。

憑什么這么強(qiáng)?

Meta拉著超過1000名專業(yè)醫(yī)生合作整理訓(xùn)練數(shù)據(jù),等于給模型配備了一個(gè)龐大的頂級(jí)專家顧問團(tuán)做特訓(xùn)。

別人家AI還在看百度百科,Muse Spark已經(jīng)把協(xié)和專家的會(huì)診記錄背下來了。

這還沒完,在科研論文圖表的深度理解測(cè)試(CharXiv Reasoning)中,Muse Spark以86.4的高分力壓GPT-5.4的82.8和Gemini 3.1 Pro的80.2,穩(wěn)坐頭把交椅。

你隨便甩給它一張復(fù)雜的醫(yī)學(xué)影像或者科學(xué)圖表,它都能像資深研究員一樣給你掰扯得明明白白。

更讓人心動(dòng)的是它的應(yīng)用場(chǎng)景。官方放出的案例里,只要對(duì)著食物拍張照片,Muse Spark就能分析出所有食物的分別的卡路里。

吃炸雞前拍一下熱量,從開心地吃變成了心驚膽戰(zhàn)地吃......


還能識(shí)別出你的瑜伽動(dòng)作,指出正在發(fā)力的肌群并糾正姿態(tài)。

請(qǐng)健身私教的錢這不就省下來了!


甚至連咖啡機(jī)它都會(huì)用!


我都不敢想,Muse Spark要是應(yīng)用在AI眼鏡上會(huì)有多爽......

然而,上帝打開一扇門,往往也會(huì)關(guān)上一扇窗。在純邏輯推理和代碼編程這塊,Muse Spark的表現(xiàn)就沒那么“神”了。

在ARC AGI 2抽象推理測(cè)試中,它僅拿到42.5分,被Gemini 3.1 Pro(76.5分)和GPT-5.4(76.1分)甩開了一個(gè)巨大的身位。在軟件工程實(shí)測(cè)(SWE-bench Pro)中,它的通過率(52.4%)也略遜于GPT-5.4的57.7%。

簡(jiǎn)單來說,Muse Spark就像個(gè)嚴(yán)重“偏科”的天才少年,做數(shù)學(xué)奧賽卷子(編程推理)有點(diǎn)吃力,但給醫(yī)學(xué)博士當(dāng)答辯評(píng)委(視覺醫(yī)療)綽綽有余。

這種鮮明的性格特征,也讓外界看懂了Meta的新打法。

不追求面面俱到的“六邊形戰(zhàn)士”,而是先在自己有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的垂直領(lǐng)域扎下根來。

邏輯不夠,眼睛來湊,先幫大家把現(xiàn)實(shí)世界里的麻煩事兒解決了再說。

AI學(xué)會(huì)壓縮思維, 才是真正的降維打擊

而拋開那些花里胡哨的跑分,Muse Spark背后真正可怕的地方,其實(shí)藏在Meta公布的一項(xiàng)技術(shù)數(shù)據(jù)里。

Meta官方博客明確指出:在新重建的技術(shù)棧下,Muse Spark達(dá)到與上一代Llama 4 Maverick同等性能水平所需的計(jì)算量,減少了超過一個(gè)數(shù)量級(jí)。這可是10倍以上的效率躍升。


不是優(yōu)化了百分之二三十,而是直接砍掉了一個(gè)零。

在算力就是金錢的AI軍備競(jìng)賽中,這幾乎等于用對(duì)手造一發(fā)子彈的預(yù)算造出了一顆原子彈。

怎么做到的?這就要提到MSL團(tuán)隊(duì)在這次發(fā)布中反復(fù)強(qiáng)調(diào)的一項(xiàng)核心技術(shù)——「思維壓縮」(Thought Compression)。

聽起來很玄乎,其實(shí)原理很巧妙,在強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練階段,團(tuán)隊(duì)引入了一種“思考時(shí)間懲罰”機(jī)制。

簡(jiǎn)單說就是,模型回答問題時(shí)如果啰里啰嗦想太久,就給它“扣分”。在這種壓力下,模型被迫進(jìn)化,學(xué)會(huì)了用更少的推理token、更短的邏輯鏈條,去解決同樣的復(fù)雜問題,而且準(zhǔn)確率不降反升。

這就好比一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的外科醫(yī)生和一個(gè)還在翻教科書的新手,前者在腦子里過一遍就知道怎么下刀,后者得把整本教材默念一遍才敢動(dòng)手。

而MSL團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)了一個(gè)更有趣的“相變”現(xiàn)象,模型在學(xué)會(huì)精簡(jiǎn)思考后,又會(huì)在此基礎(chǔ)上適度延長(zhǎng)推理,實(shí)現(xiàn)效率和性能的動(dòng)態(tài)平衡。

這是一種更高階的智能,不僅知道答案,還知道“怎么最省力地找到答案”。

配合這個(gè)理念,Muse Spark還推出了多Agent并行推理的「沉思模式」(Contemplating Mode)。


傳統(tǒng)的推理模式是讓一個(gè)模型在那悶頭使勁想(延遲高),而Muse Spark是同時(shí)拉起好幾個(gè)子智能體,各自處理不同維度的信息,最后匯總。

在相近的響應(yīng)時(shí)間內(nèi),這種“群毆”式的打法讓它在Humanity‘s Last Exam這類地獄難度的評(píng)測(cè)中,跑出了58%的好成績(jī),直接把GPT-5.4 Pro(43.9%)和Gemini Deep Think(48.4%)按在地上摩擦。

扎克伯格在Facebook上發(fā)帖介紹時(shí)說,這不僅僅是一款智能助手,更是“在個(gè)人超級(jí)智能相關(guān)領(lǐng)域表現(xiàn)尤為突出”的新物種。

這句話的潛臺(tái)詞是:Meta不再滿足于做一個(gè)對(duì)話機(jī)器人,而是要造一個(gè)真正能幫你看病、做飯、規(guī)劃生活的“全能外掛”。而且,他們正在用一套更聰明、更省錢的方式去實(shí)現(xiàn)它。

說實(shí)話,Muse Spark算不上一個(gè)完美無缺的“六邊形戰(zhàn)士”,它的編程能力還有待打磨,抽象推理也與頂流存在差距。

但TA用9個(gè)月的時(shí)間,硬生生把Meta從Llama 4的輿論泥潭里拽了出來,重新回到了能與GPT-5.4、Gemini 3.1 Pro同場(chǎng)競(jìng)技的第一梯隊(duì)。

對(duì)于扎克伯格和這支“華人天團(tuán)”來說,Muse Spark更像是一個(gè)宣言。

那個(gè)靠開源攢口碑的Meta已經(jīng)翻篇了,而一個(gè)更務(wù)實(shí)、更有技術(shù)野心的新Meta,才剛剛開始熱身。

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