在沉寂了將近一年之后,Meta終于端出了一道讓行業(yè)側(cè)目的大菜。

4月8日,Meta正式發(fā)布旗下最新旗艦AI模型 Muse Spark,將其定性為“從零開始的全面改造”——這是Meta全新成立的超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室(Meta Superintelligence Labs,下稱MSL)對(duì)外發(fā)布的首個(gè)公開模型,也是扎克伯格為重奪AI桌上一席之地而打出的最重要一張牌。

Muse Spark的誕生,是Meta對(duì)自身AI戰(zhàn)略一次徹底的自我否定與重構(gòu)。

過去兩年,Meta在AI賽道上的形象相當(dāng)尷尬:Llama系列雖然憑借開源策略在生態(tài)圈積累了口碑,但無論是產(chǎn)品完成度還是模型性能,都被OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后。扎克伯格曾公開承認(rèn)自己對(duì)Meta AI進(jìn)度不滿意,并下定決心啟動(dòng)一場(chǎng)全面革新。

過去9個(gè)月里,Meta重建了整個(gè)AI技術(shù)棧,包括訓(xùn)練基礎(chǔ)設(shè)施、推理架構(gòu)和數(shù)據(jù)策略。Muse Spark不是在舊基礎(chǔ)上修修補(bǔ)補(bǔ),而是真正意義上的“新生”。用Meta自己的話說,這是“我們擴(kuò)展階梯的第一步”——言下之意,Muse系列之后還有更多。

新大腦,新團(tuán)隊(duì)

重建的不只是技術(shù),還有人。

去年,Meta宣布成立超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室,并以143億美元投資入股AI數(shù)據(jù)公司Scale AI,獲得49%股權(quán),并任命Scale AI創(chuàng)始人Alexandr Wang 擔(dān)任Meta首席AI官,主導(dǎo)這場(chǎng)重建工程。與此同時(shí),Meta從OpenAI、Anthropic、Google大批挖角頂尖研究人員,以業(yè)界罕見的薪酬體系重組了AI核心團(tuán)隊(duì)。

這一系列動(dòng)作的信號(hào)再明確不過:扎克伯格要玩真的了。

從獨(dú)立第三方評(píng)測(cè)機(jī)構(gòu)Artificial Analysis的數(shù)據(jù)來看,Muse Spark在綜合智力指數(shù)(Intelligence Index)上得分52,全球排名前五,僅次于谷歌Gemini 3.1 Pro Preview、OpenAI GPT-5.4和Anthropic Claude Opus 4.6,大幅超越Meta此前最強(qiáng)模型Llama 4 Maverick(18分)。

具體能力維度上:

值得關(guān)注的是,Muse Spark在達(dá)到頂尖性能的同時(shí),Token消耗效率極高,僅使用約5800萬輸出Token,與Gemini 3.1 Pro Preview相當(dāng),遠(yuǎn)低于Claude Opus 4.6的1.57億和GPT-5.4的1.2億。效率與性能兼顧,是Muse Spark在架構(gòu)層面的重要突破。

Meta自己也坦承,在“長視野代理系統(tǒng)和編碼工作流”領(lǐng)域仍存在一定差距,這也是未來需要持續(xù)補(bǔ)強(qiáng)的方向。

兩種模式:快與深的平衡

Muse Spark上線后,Meta AI應(yīng)用同步推出兩種工作模式:

這種“多智能體并行”的架構(gòu)設(shè)計(jì)頗具新意。以旅行規(guī)劃為例,模型可以同時(shí)完成行程規(guī)劃、目的地對(duì)比、活動(dòng)篩選等多個(gè)子任務(wù),最終整合輸出一份完整方案,效率和精度均遠(yuǎn)超傳統(tǒng)單鏈?zhǔn)酵评怼?/p>

Muse Spark是一個(gè)原生多模態(tài)模型,支持文本、圖像等多種輸入形式,具備真正的跨模態(tài)理解與交互能力。

在應(yīng)用場(chǎng)景上,Meta著重布局了兩個(gè)垂直方向:

健康領(lǐng)域:Meta專門與超過1000名醫(yī)生合作優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù),使模型在處理醫(yī)療建議類問題時(shí)具備更高的專業(yè)性與安全性。這一舉措信號(hào)明顯——Meta正在將AI定位為“個(gè)人健康助手”,而非單純的信息檢索工具。

視覺STEM(科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)):模型在處理視覺化科學(xué)與工程問題上表現(xiàn)出色,用戶可以通過拍照或描述來排查家用電器故障、生成交互小游戲,甚至實(shí)時(shí)理解技術(shù)圖紙。

此外,Muse Spark還可接入用戶在Instagram、Facebook、Threads等平臺(tái)分享的內(nèi)容,提供個(gè)性化推薦,并在Meta AI眼鏡上實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的環(huán)境感知能力——這是Meta“具身AI”戰(zhàn)略的重要組成部分。

這或許是Muse Spark發(fā)布中最微妙、也最值得關(guān)注的一個(gè)信號(hào)。

Meta曾是開源AI生態(tài)的旗手,Llama系列開放權(quán)重下載,催生了全球數(shù)以萬計(jì)的開發(fā)者應(yīng)用。然而,Muse Spark首發(fā)時(shí)選擇了閉源——僅通過meta.ai和Meta AI應(yīng)用提供,API僅向部分合作伙伴開放私有預(yù)覽,普通開發(fā)者無法直接調(diào)用。

扎克伯格表示,未來仍計(jì)劃發(fā)布“越來越先進(jìn)的開源模型”,但Muse Spark本身暫不開源。

這一轉(zhuǎn)變意味著什么?一種解讀是:Meta已意識(shí)到,在前沿模型的軍備競(jìng)賽中,“開放”固然可以擴(kuò)大生態(tài),但也意味著提前曝光核心能力、讓競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手借鑒領(lǐng)先技術(shù)。在真正建立性能優(yōu)勢(shì)之前,Meta選擇先“守住底牌”。另一種解讀則更為商業(yè):Meta需要通過閉源API變現(xiàn),為每年數(shù)百億美元的AI投入找到可持續(xù)的商業(yè)回報(bào)。

兩種邏輯并不矛盾,但都指向同一個(gè)方向:Meta正在從理想主義的開源布道者,向務(wù)實(shí)的AI商業(yè)玩家悄然轉(zhuǎn)型。

“個(gè)人超級(jí)智能”:扎克伯格想要的,遠(yuǎn)不止一個(gè)聊天機(jī)器人

在發(fā)布聲明中,扎克伯格將Muse Spark定位為通往“個(gè)人超級(jí)智能”愿景的第一步。這個(gè)詞匯的選用絕非隨意——它對(duì)應(yīng)的是Sam Altman口中“AGI”概念的Meta版敘事,暗示Meta的野心在于打造一個(gè)真正能夠替代人完成任務(wù)的AI代理(Agent),而非只是一個(gè)回答問題的聊天工具。

按照這一戰(zhàn)略路線,Meta未來的AI產(chǎn)品將嵌入用戶的全平臺(tái)數(shù)字生活:Instagram的內(nèi)容推薦、WhatsApp的日程管理、AR眼鏡的實(shí)時(shí)視覺輔助……Meta擁有全球最龐大的社交用戶基礎(chǔ),這是OpenAI和Anthropic無法復(fù)制的獨(dú)特資產(chǎn)。

當(dāng)然,這也伴隨著隱私風(fēng)險(xiǎn)。目前,使用Muse Spark需要通過Facebook或Instagram賬號(hào)登錄,Meta的慣常做法是利用公開用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。隨著AI深度融合個(gè)人社交數(shù)據(jù),用戶隱私邊界如何界定,將是監(jiān)管機(jī)構(gòu)和公眾長期關(guān)注的議題。

Muse Spark的意義,不僅僅在于一個(gè)模型的性能數(shù)字。

它更深層的含義是:Meta終于重新站上了前沿AI的牌桌。在過去一年里,OpenAI憑借GPT-5系列、Anthropic憑借Claude 4系列、谷歌憑借Gemini 3系列,分別鞏固了各自的行業(yè)地位。而Meta一直以一個(gè)“追趕者”的姿態(tài)出現(xiàn),甚至一度被調(diào)侃為“AI時(shí)代的局外人”。

Muse Spark改變了這一敘事。52分的綜合評(píng)分,視覺理解全球第二,Token效率業(yè)界領(lǐng)先——這些數(shù)字證明,經(jīng)過9個(gè)月的徹底重建,Meta已經(jīng)具備了與頂尖AI公司正面交鋒的技術(shù)實(shí)力。

更重要的是,Meta有其獨(dú)有的護(hù)城河:35.8億日活用戶、跨平臺(tái)的社交數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、AR眼鏡等硬件生態(tài),以及在消費(fèi)級(jí)AI產(chǎn)品上的多年沉淀。一旦模型能力與平臺(tái)生態(tài)真正融合,Meta在AI應(yīng)用層的爆發(fā)力,可能遠(yuǎn)超今天市場(chǎng)的預(yù)期。

這場(chǎng)AI翻身仗,才剛剛開始。(本文首發(fā)鈦媒體APP,作者 | 硅谷Tech_news,編輯 | 秦聰慧)

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