Meta亿元挖的新团队历时九个月发布了首个模型——Muse Spark。这绝对是Meta AI战略的里程碑式转折点！作为Meta Superintelligence Labs（超级智能实验室）耗时9个月从底层重构AI栈后的首秀，相比去年表现平平的Llama 4，Muse Spark的最大亮点在于“原生多模态推理”能力。它不是简单堆参数的小模型，而是体积小巧、推理速度极快的“高效战士”。支持工具调用、视觉思维链（visual chain-of-thought）和多智能体编排的“Contemplating模式”（思考模式），能并行协调多个子智能体处理复杂任务。在科学、数学、健康等领域表现尤为亮眼：比如分析用户上传的菜品照片估算热量、指导瑜伽动作的肌肉激活细节，甚至与超过1000名医生合作训练数据，提供靠谱的营养和医疗咨询。视觉能力更是杀手级——能识别实体、定位物体，还能根据提示生成交互式小游戏、自定义网站或仪表盘。

Meta官方基准显示，Contemplating模式在“Humanity’s Last Exam”上达到58%，在“FrontierScience Research”上38%，直接对标Gemini Deep Think和GPT Pro的极端推理模式。

Muse Spark在预训练阶段就实现了比Llama 4 Maverick少一个数量级计算资源，却达到同等能力；强化学习（RL）阶段呈现对数线性增长，测试时推理还引入“思想压缩”机制，初期多思考后用更少token解决问题。这套“可预测scaling ladder”（预训练+RL+测试时推理）方法论，堪称Meta从“开源狂魔”转向“高效闭源”的智慧转型——虽然首发闭源（未来可能开放部分版本），但API预览已向合作伙伴开放，商业化路径清晰。很快，它将全面取代Llama，落地Meta AI App、meta.ai，并逐步推向WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger乃至Ray-Ban智能眼镜。

Muse Spark在长时程代理任务和编码工作流上仍存在差距，与OpenAI、Anthropic、Google的顶尖模型相比，部分基准还有追赶空间。这次重金挖角Scale AI创始人Alexandr Wang领衔MSL，投入巨资重建基础设施（包括Hyperion数据中心），从Llama时代的开源领袖到如今的闭源优先，API仅向部分合作伙伴开放。 AI大模型 AI多模态