Meta超级智能实验室(MSL)预告已久的“牛油果”模型正式上线。

当地时间4月8日,Meta推出原生多模态推理模型Muse Spark(内部代号为“牛油果”),由Meta首席人工智能官、前Scale AI CEO亚历山大·王(Alexandr Wang)领衔开发,是Meta自去年6月重组其AI团队以来发布的首款模型,也是“Muse”系列模型的第一款。该模型一改Meta此前的开源策略,采用闭源模式,公司称其未来版本或将开源。

Meta方面表示:“过去九个月,Meta超级智能实验室从零开始重建AI技术体系,开发速度超越以往任何周期。这款初始模型设计小巧、运行高效,却足以推演科学、数学与健康领域的复杂问题。它是强大的基础,下一代模型已在研发中。”

据介绍,Muse Spark主打高效表现,支持科学推理、多模态任务及智能购物,未来将接入全系社交产品并开放API,为Meta的AI聊天机器人提供支持。在预训练阶段,和上一代模型Llama 4 Maverick相比,新的预训练堆栈能够用“少一个数量级以上”的算力达到相同能力,实现了10倍以上的效率提升。

在使用层面,Muse Spark提供多种推理模式,包括“即时”、“思考”和提供研究级别答案的“沉思”模式。据外媒报道,有Meta高管表示,该模型擅长回答有关科学、健康和数学的问题,但在编程方面略显不足,目前公司仍处于早期开发阶段。

在Benchmark基准测试中,Muse Spark的“思考”模式在“人类最后的考试”(HLE)任务中取得了42.8%的完成率,在CharXiv Reasoning(科研论文图表深度理解)方面取得最高分86.4,在HealthBench Hard(极高难度医学问答)方面取得了42.8分,取得绝对领先,基本达到其他模型的两至三倍。


Muse Spark Thinking在部分基准测试中的成绩。来源:Meta

8日当天,Meta(Nasdaq:META)股价涨6.50%收于每股612.42美元,总市值1.55万亿美元。

对于Meta的AI团队来说,本次模型发布是一次重大考验。Meta在与OpenAI、Anthropic和谷歌等竞争对手的竞赛中一度表现不及预期,令公司CEO马克·扎克伯格感到不满。Meta在去年4月推出的Llama 4还经历了一波“翻车”,被质疑刻意“刷分”。

去年6月,Meta向数据标注公司Scale AI投资了140亿美元,并借此招募了Alexandr Wang来领导重组后的AI部门。此后,扎克伯格又在AI人才上累计投入数十亿美元,并承诺在数据中心等基础设施上再投入数百亿美元。

据Meta高管透露,公司一直试图让其AI部门保持灵活性,赋予研究人员更大的自主权,并尽量减少公司以往那种管理层级较重的组织结构,Alexandr Wang目前直接管理着大约100名员工。

今年1月,Meta公布了截至2025年12月31日的2025财年第四财季业绩。Meta预计,2026年的资本支出将在1150亿美元至1350亿美元之间,最高位几乎是其2025年资本支出(722亿美元)的两倍。Meta表示,资本支出增加是“为了支持我们的Meta超级智能实验室工作和核心业务”。

扎克伯格在电话会上表示,Meta将发布新的AI模型:“预计我们的首批模型表现会很不错,更重要的是,这将展示出公司正在快速发展的势头。随着我们继续发布新模型,我们将在今年稳步推进技术进步。”