汪滔在X上连发数条新闻介绍新模型，暗示：“九个月前，我们从零起头沉建了人为智能技术栈，蕴含全新的基础设施、架构和数据管路 。Muse Spark 正是这项工作的成就 。”
Meta暗示，Muse Spark是Meta迄今为止职能最壮大的模型 。它目前为Meta AI利用和网站提供支持，并将于将来几周内陆续登陆WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger和AI眼镜 。Meta还将通过API向部门合作同伴提供该模型的私有预览版 。
它将为Meta AI提供更智能、更急剧的支持，并随着功夫的推移解锁新职能，这些职能能够引用用户在Instagram、Facebook和Threads上分享的推荐内容和信息 。
与以往将视觉和文本“拼接”在一路的版本分歧，Muse Spark从底层架构起头沉建，将视觉信息整合到其内部逻辑中 。这种架构转变实现了“视觉思想链”，使模型可能标注动态环境——例如鉴别复杂咖啡机的组件，或通过并排视频分析纠正用户的瑜伽姿势 。
Meta的新模型Muse Spark在综合智能指数上阐发亮眼 。它在Artificial Analysis Intelligence Index（一个涵盖多维度基准的综合智能评分）上拿到了52分，位列全球第4名 。排在前面的别离是Gemini 3.1 Pro和GPT-5.4（均为约57分），以及Claude Opus 4.6（约53分） 。
. 图表与视觉理解（CharXiv Reasoning，在Contemplating模式下）：得分86.4，在这项多模态视觉推理工作上显著优于竞品——超过了Gemini 3.1 Pro（80.2）、GPT-5.4（82.8）和Claude Opus 4.6（65.3） 。视觉理解和图表推理是Muse Spark的凸起优势之一 。
. 医疗硬推理（HealthBench Hard）：得分42.8%，大幅当先所有重要竞品，蕴含GPT-5.4（40.1%）、Gemini 3.1 Pro（20.6%）和Claude Opus 4.6（14.8%） 。Meta暗示，这得益于他们与超过1000名医生合作进行的针对性训练，医疗有关能力是它的亮点 。
总体来看，Muse Spark在视觉多模态推理、医疗领域和高效推理上阐发凸起，尤其适合Meta自己的社交、内容和健全生态 ；但在纯编码和长链条自主工作上仍有追赶空间 。
这个时辰，有人指出，Meta给出的benchmark图表太混合视听，“险些是犯罪” 。在这张图表中，Muse Spark的分数排在第一列并且全数标成凸起高亮色，乍一看，感触是全面当先，但是细看便知其实有些分数是较低的 。
“抱愧，我们并非有意暗示BB电子得分最高 。刚好相反，大无数评估了局批注，BB电子模型还有好多必要改进的处所 。我们不会再犯同样的谬误 。”
成本方面，Meta2025年整年AI有关本钱支出达722.2亿美元 ；2026年1月财报指引显示，这一数字将大幅提升至1150亿—1350亿美元，险些翻倍，重要用于MSL的模型训练和数据中心扩建 。
从前这十个月的功夫里，Meta以及扎克伯格、Meta的AI一把手汪滔身上，都压力山大 。人们火急地想看到汪滔参与、Meta沉组之后，到底会端上来一盘什么菜 。
至少从市场的第一功夫反馈来看，Meta烧毁“憋大沼妆转而先上幼菜的战术是见效的，Meta股价当日一度大涨近9%，创下自今年1月以来最大单日涨幅 。截至收盘，Meta收涨6.5% 。
一个值妥贴心的信息是，从前表界一向以为“牛油果”将齐全转向关源，但Meta这次却没有把话说死 。将来，Meta可能走开源与关源并行的混合战术，将旗舰模型和独家技术保留在内部的同时维持新鲜模型对宽泛开发者群体的开源可用性 。
Meta总算把“牛油果”端上桌了，但这还远远不是终点 。对汪滔和扎克伯格来说，Muse Spark更像是一声发令枪，将来若何，还要看“越来越强”的承诺能不能兑现 。
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