Meta發布閉源模型｜重返AI賽道 汪滔加盟首作 Muse Spark編程推理未及主流
原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」
Meta超級智能實驗室（MSL）發布首款人工智能（AI）模型Muse Spark，期望在競爭激烈的AI市場重振旗鼓。該模型已在美國Meta AI應用程式及meta.ai網站上線，部分合作夥伴將透過「應用程式介面」（API）私人預覽，幾周內將陸續登陸Instagram（IG）、Facebook（fb）、Messenger、WhatsApp及Meta AI眼鏡。由於香港地區不支援Meta AI，必須以虛擬私人網絡（VPN）翻牆，再以新註冊的海外戶口使用。
港用戶試玩須VPN翻牆
至於Muse Spark的跑分成績，雖然在使用外部工具下，於「人類終極考驗」（HLE）基準測試創下58.4分最高紀錄，但在編程、推理方面的性能仍與主流模型存在一定差距。例如在抽象推理基準測試ARC AGI 2，Muse Spark得分僅42.5，遠遜Gemini 3.1 Pro（76.5分）及GPT-5.4（76.1分）。
有別於之前開發的開源模型Llama，Muse Spark屬於閉源的專屬模型，即其設計及程式碼不會公開。新模型得益於「思維壓縮」的訓練技術，推理運算量為Llama 4 Maverick十分之一。Muse Spark另一特點是，充分利用IG、fb、Threads等社交平台數據，連結各地或熱門話題的相關公開帖文，就像xAI旗下Grok整合X平台的內容一樣。未來這項功能有望將Reels、照片及帖文融入回答中，並註明內容創作者的出處。
領導MSL的汪滔（Alexandr Wang）在社交平台X介紹，「9個月前，我們從零開始重建AI技術堆疊。全新的基礎設施、全新的架構、全新的數據管線。Muse Spark就是這項工作的成果。」
暫僅支援文字輸出
作為一款原生多模態推理模型，Muse Spark支援工具使用、視覺思考鏈及多代理協作，它可接受語音、文字和影像輸入，惟發布時僅支援文字輸出。應用場景方面，例如「健康推理」模式，逾千名醫師合作訓練數據，上傳一張日式便當的相片，就能列出各種食材的卡路里含量。
除了解答健康問題，全新推出的「購物模式」，將擷取Meta各應用程式的創作者、品牌及穿搭內容，並將其轉化為推薦建議。視覺化程式設計方面，只要向Muse Spark發出提示，便可建立自訂網站及小遊戲。
Meta還大力宣傳「即時模式」及「思考模式」，後者最多同時支援16個代理協同思考，旨在與Google Gemini Deep Think、OpenAI GPT-5.4 Pro提供的模型直接競爭。
未來計劃將模型開源
Muse Spark跑分成績非常出色，以「人類終極考驗」（HLE）基準測試為例，在使用外部工具下，創下58.4分最高紀錄，惟在代理、編程系統存在「性能差距」。例如科學推理基準測試GPQA Diamond，Muse Spark得分89.5%，落後於Gemini 3.1 Pro（94.3%）、OpenAI GPT-5.4（92.8%）及Claude Opus 4.6（92.7%）。在抽象推理基準測試ARC AGI 2，Muse Spark在「思考模式」得分42.5，Gemini 3.1 Pro及GPT-5.4得分為76.5和76.1。
去年Llama 4推出後反應不一，甚至被揭露在基準測試作弊，令Meta的AI發展遭遇重大挫敗。Meta正加大對AI基礎設施的投入，2026年與AI相關的資本支出，將介乎1150億至1350億美元。Meta不斷壯大MSL團隊，最近收購了AI代理社交網絡Moltbook，其聯合創辦人直接加入MSL，日後將持續開發大型模型，未來版本計劃開源。
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