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從汪滔(Alexandr Wang)加入Meta算起,已經(jīng)過去大約十個月了,世界眼瞅著就要從一個夏天走到另一個夏天,Meta的“牛油果”終于熟了。
當(dāng)?shù)貢r間4月8日,Meta官宣發(fā)布Muse系列的第一款模型Spark。這也是Meta吸納汪滔并建立“超級智能實驗室(MSL)”之后端上來的第一盤菜。
汪滔在X上連發(fā)數(shù)條消息介紹新模型,表示:“九個月前,我們從零開始重建了人工智能技術(shù)棧,包括全新的基礎(chǔ)設(shè)施、架構(gòu)和數(shù)據(jù)管道。Muse Spark 正是這項工作的成果。”
就連之前傳聞與汪滔不和的Meta前首席科學(xué)家楊立昆(Yann LeCun)都趕來恭喜,氣氛一片祥和。
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Meta官方強調(diào),Spark的設(shè)計初衷是“小巧快速”,用這樣一個模型打頭陣,而不是“憋大招”直接發(fā)布碾壓態(tài)勢的模型,Meta也清楚時間不等人。
目前來看這一招奏效了,Meta的股價在當(dāng)日一度上漲約9%。
01
新模型Muse Spark
首先,讓我們來看看Meta發(fā)了個什么模型。
新模型名叫Muse Spark,其中Muse是模型系列的名稱。這個名字也挺有意思的,Muse即“繆斯”,Spark是“火花”。
Meta表示,Muse Spark是Meta迄今為止功能最強大的模型。它目前為Meta AI應(yīng)用和網(wǎng)站提供支持,并將于未來幾周內(nèi)陸續(xù)登陸WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger和AI眼鏡。Meta還將通過API向部分合作伙伴提供該模型的私有預(yù)覽版。
很明顯,Meta想要充分發(fā)揮自己的平臺優(yōu)勢,明確表示Muse Spark是專為Meta的產(chǎn)品而打造的。
它將為Meta AI提供更智能、更快速的支持,并隨著時間的推移解鎖新功能,這些功能可以引用用戶在Instagram、Facebook和Threads上分享的推薦內(nèi)容和信息。
“我們正朝著個人超級智能的目標邁進:打造一款能夠隨時隨地幫助任何人處理他們最關(guān)心之事的智能助手。”
Muse Spark的設(shè)計初衷是小巧快速,卻足以應(yīng)對科學(xué)、數(shù)學(xué)和健康領(lǐng)域的復(fù)雜問題,其核心是一個原生多模態(tài)推理模型。
與以往將視覺和文本“拼接”在一起的版本不同,Muse Spark從底層架構(gòu)開始重建,將視覺信息整合到其內(nèi)部邏輯中。這種架構(gòu)轉(zhuǎn)變實現(xiàn)了“視覺思維鏈”,使模型能夠標注動態(tài)環(huán)境——例如識別復(fù)雜咖啡機的組件,或通過并排視頻分析糾正用戶的瑜伽姿勢。
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然而,最重要的技術(shù)飛躍是新增的“思考”模式。
Meta聲稱,該功能協(xié)調(diào)多個子智能體并行推理,使Meta能夠與谷歌的Gemini Deep Think和OpenAI的GPT-5.4 Pro等極端推理模型相媲美。
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單模型測試結(jié)果來看。
Meta的新模型Muse Spark在綜合智能指數(shù)上表現(xiàn)亮眼。它在Artificial Analysis Intelligence Index(一個涵蓋多維度基準的綜合智能評分)上拿到了52分,位列全球第4名。排在前面的分別是Gemini 3.1 Pro和GPT-5.4(均為約57分),以及Claude Opus 4.6(約53分)。
相比去年Llama 4 Maverick的僅18分,這已經(jīng)是巨大的進步,顯示Meta在前沿模型上明顯追趕了回來。
具體強項和弱項:
. PhD級科學(xué)推理(GPQA Diamond):Muse Spark達到了89.5%的準確率,表現(xiàn)相當(dāng)強勁,但仍略微落后于Gemini 3.1 Pro(94.3%)、GPT-5.4(92.8%)和Claude Opus 4.6(92.7%)。
. 圖表與視覺理解(CharXiv Reasoning,在Contemplating模式下):得分86.4,在這項多模態(tài)視覺推理任務(wù)上明顯優(yōu)于競品——超過了Gemini 3.1 Pro(80.2)、GPT-5.4(82.8)和Claude Opus 4.6(65.3)。視覺理解和圖表推理是Muse Spark的突出優(yōu)勢之一。
. 醫(yī)療硬推理(HealthBench Hard):得分42.8%,大幅領(lǐng)先所有主要競品,包括GPT-5.4(40.1%)、Gemini 3.1 Pro(20.6%)和Claude Opus 4.6(14.8%)。Meta表示,這得益于他們與超過1000名醫(yī)生合作進行的針對性訓(xùn)練,醫(yī)療相關(guān)能力是它的亮點。
. 軟件工程與編碼(SWE-Bench Verified):得分77.4%,落后于Claude Opus 4.6(80.8%)和Gemini 3.1 Pro(80.6%)。Meta自己也坦承,在長時程多步自主任務(wù)(agentic tasks)和復(fù)雜編碼工作流上還有差距,需要繼續(xù)投入。
. 多模態(tài)多學(xué)科理解(MMMU Pro):得分約80.4–80.5%,僅次于Gemini 3.1 Pro(83.9%),在視覺多模態(tài)任務(wù)中排名第二。
總體來看,Muse Spark在視覺多模態(tài)推理、醫(yī)療領(lǐng)域和高效推理上表現(xiàn)突出,尤其適合Meta自己的社交、內(nèi)容和健康生態(tài);但在純編碼和長鏈條自主任務(wù)上仍有追趕空間。
02
推遲數(shù)次的“牛油果”
在X上,發(fā)生了一個有趣的小插曲。
作為Meta如今的AI掌舵手,汪滔(Alexandr Wang)在X上咣咣發(fā)布消息宣傳新模型。
這個時候,有人指出,Meta給出的benchmark圖表太混淆視聽,“簡直是犯罪”。在這張圖表中,Muse Spark的分數(shù)排在第一列并且全部標成突出高亮色,乍一看,感覺是全面領(lǐng)先,但是細看便知其實有些分數(shù)是較低的。
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在圖表上玩花樣,其實并不新鮮,OpenAI此前已經(jīng)多次因此受到指責(zé)。
有意思的是,汪滔這次選擇了立刻“滑跪”,回復(fù)該質(zhì)疑:
“抱歉,我們并非有意暗示我們的得分最高。恰恰相反,大多數(shù)評估結(jié)果表明,我們的模型還有很多需要改進的地方。我們不會再犯同樣的錯誤。”
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不難看出,Meta也并非要讓Muse Spark達到全面碾壓之勢,而是要回到AI的競爭行列當(dāng)中。
從種種跡象來看,Muse系列應(yīng)該就是Meta此前內(nèi)部代號“牛油果(Avocado)”的項目。
牛油果已經(jīng)跳票太久,Meta如今采取了“先小后大”的策略。Meta在官方博文中強調(diào),Spark主打快速小巧,這只是個開始:
“我們的模型正在按預(yù)期發(fā)展。Muse Spark是我們發(fā)展歷程中的一個早期數(shù)據(jù)點,我們正在開發(fā)更大規(guī)模的模型。”
這和AI行業(yè)(尤其是頭部玩家)習(xí)慣于“炸場”“驚世駭俗”的節(jié)奏不同,但是Meta確實也沒時間慢慢來了。
去年初,Meta發(fā)布Llama 4系列后,模型表現(xiàn)未達預(yù)期(尤其是Behemoth大模型性能提升不足),隨后暫停了Llama系列的進一步開源研發(fā)。
到了去年夏天,Meta斥資143億美元投資Scale AI(持股49%),并直接挖來Scale AI創(chuàng)始人兼CEO、28歲的汪滔(Alexandr Wang)擔(dān)任首席AI官,正式成立Meta Superintelligence Labs(MSL)。
同時Meta展開瘋狂挖角,從OpenAI、Google等公司高薪招募數(shù)十名頂尖研究員,部分offer達到數(shù)百萬至上億美元。
成本方面,Meta2025年全年AI相關(guān)資本支出達722.2億美元;2026年1月財報指引顯示,這一數(shù)字將大幅提升至1150億—1350億美元,幾乎翻倍,主要用于MSL的模型訓(xùn)練和數(shù)據(jù)中心擴建。
過去這十個月的時間里,Meta以及扎克伯格、Meta的AI一把手汪滔身上,都壓力山大。人們迫切地想看到汪滔加入、Meta重組之后,究竟會端上來一盤什么菜。
至少從市場的第一時間反饋來看,Meta放棄“憋大招”轉(zhuǎn)而先上小菜的策略是奏效的,Meta股價當(dāng)日一度大漲近9%,創(chuàng)下自今年1月以來最大單日漲幅。截至收盤,Meta收漲6.5%。
一個值得注意的信息是,過去外界一直認為“牛油果”將完全轉(zhuǎn)向閉源,但Meta這次卻沒有把話說死。未來,Meta可能走開源與閉源并行的混合策略,將旗艦?zāi)P秃酮毤壹夹g(shù)保留在內(nèi)部的同時保持新鮮模型對廣泛開發(fā)者群體的開源可用性。
Meta總算把“牛油果”端上桌了,但這還遠遠不是終點。對汪滔和扎克伯格來說,Muse Spark更像是一聲發(fā)令槍,未來如何,還要看“越來越強”的承諾能不能兌現(xiàn)。
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