新智元報(bào)道

編輯：好困 桃子

【新智元導(dǎo)讀】太猛了！Meta超級智能實(shí)驗(yàn)室沉寂9個(gè)月，首個(gè)大作Muse Spark深夜炸場。跑分直接從18飆到52，盤中暴漲10%，小扎這143億美元花得太值了。

毫無預(yù)警！時(shí)隔一年，小扎終于殺回來了！

就在剛剛，Meta超級智能實(shí)驗(yàn)室（MSL）的第一個(gè)作品，上線了——

Muse Spark，代號Avocado，就是傳聞中的那個(gè)「牛油果」。

它是真正的「全能六邊形戰(zhàn)士」：原生多模態(tài)感知、工具調(diào)用、視覺思維鏈、多Agent編排，全點(diǎn)滿。

先說最炸的一個(gè)數(shù)字。

在Artificial Analysis的測試中，Muse Spark拿下了高達(dá)52分的戰(zhàn)績，僅次于Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4和Opus 4.6。

相比之下，去年的Llama 4 Maverick只有區(qū)區(qū)18分。

18到52，一步跨完，Meta盤中直接一度暴漲近10%。

Meta首席AI官Alexandr Wang激動(dòng)得在X上連發(fā)九條推文。

九個(gè)月前我們從零重建了整個(gè)AI技術(shù)棧，新基礎(chǔ)設(shè)施、新架構(gòu)、新數(shù)據(jù)管線。Muse Spark就是這些工作的成果。

MSL團(tuán)隊(duì)的華人研究員也集體刷屏，這些人去年從OpenAI、DeepMind跳槽到一個(gè)剛組建的實(shí)驗(yàn)室，賭的就是今天。

MSL首席科學(xué)家Shengjia Zhao說得很直白，「我們重構(gòu)了整個(gè)技術(shù)棧來支撐Scaling，這才剛剛開始」。

值得一提的是，Muse Spark還上線了對標(biāo)Gemini Deep Think和GPT Pro的「沉思模式」（Contemplating），多個(gè)Agent并行思考、協(xié)同作答。

只需輸入「幫我規(guī)劃一個(gè)5口之家去佛羅里達(dá)的7天文化美食行程，3個(gè)孩子分別12、9、7歲」，Muse Spark就會(huì)同時(shí)派出三個(gè)子Agent，一個(gè)規(guī)劃美食文化路線，一個(gè)搜索親子活動(dòng)，一個(gè)協(xié)調(diào)物流和住宿

目前，模型已在meta.ai和Meta AI App上線，API預(yù)覽版向部分用戶開放。

功能先在美國鋪開，未來幾周接入Facebook、Instagram和WhatsApp。

免費(fèi)用，不限量，但閉源。

接下來，劃重點(diǎn)：

·Artificial Analysis得分52，Llama 4 Maverick只有18

·原生多模態(tài) + 視覺思維鏈，視覺賽道僅次于Gemini 3.1 Pro

·「沉思模式」多Agent并行思考，HLE拿下58%

·預(yù)訓(xùn)練算力需求砍到Llama 4的1/10

·1000+臨床醫(yī)生參與訓(xùn)練，健康問答吊打全場

·思維會(huì)自己壓縮，Token消耗僅Opus的1/3

·Apollo Research發(fā)現(xiàn)它能感知自己在被安全測試

跑分追上第一梯隊(duì)，但寫代碼還差口氣

先看硬數(shù)據(jù)。

Meta把Muse Spark（Thinking模式）和Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、GPT 5.4、Grok 4.2放在一起比了個(gè)遍，覆蓋多模態(tài)、文本思考、健康、Agent四個(gè)維度，總共20多個(gè)benchmark。

Reddit網(wǎng)友重新標(biāo)注的跑分

多模態(tài)是Muse Spark最亮眼的部分。

CharXiv理解86.4，超過GPT 5.4的82.8和Gemini 3.1 Pro的80.2。

ScreenSpot Pro截圖定位84.1，比Opus 4.6的83.1略高。

ZeroBench多步視覺33.0，Gemini 3.1 Pro是29.0。

文本賽道上，互有勝負(fù)。

GPQA Diamond博士級難題89.5，Opus 4.6拿了92.7，Gemini 3.1 Pro是94.3。

ARC AGI 2抽象思維42.5，被Opus 4.6的63.3和Gemini的76.5甩開了一大截。

LiveCodeBench Pro競賽編程80.0，Gemini 82.9，GPT 5.4拿了87.5。

Meta自己也承認(rèn)了，在代碼和長時(shí)間Agent任務(wù)上，Muse Spark和最強(qiáng)模型還有差距。

不過，令全網(wǎng)震撼的是，Muse Spark可以直接將圖片轉(zhuǎn)化成代碼，效果非常驚艷！

但是醫(yī)療健康這個(gè)賽道，Muse Spark打得很兇。

HealthBench Hard開放式健康問答42.8，Gemini 3.1 Pro只有20.6，GPT 5.4是40.1。

MedXpertQA多模態(tài)醫(yī)學(xué)78.4，也領(lǐng)先Gemini的81.3不遠(yuǎn)（這里Gemini略高），但遠(yuǎn)超Opus 4.6的64.8。

Meta在訓(xùn)練階段和1000多名臨床醫(yī)生合作的數(shù)據(jù)清洗和篩選，確實(shí)帶來了實(shí)打?qū)嵉男Ч?/p>

Agent賽道同樣值得關(guān)注。

DeepSearchQA搜索Agent拿了74.8，是五家中最高的。

τ2-Bench工具使用91.5，和GPT 5.4并列。

GDPval-AA Elo辦公Agent達(dá)到1444，超過了Gemini的1320但低于Opus 4.6的1606。

SWE-Bench方面差距明顯，Verified 77.4 vs Opus 80.8 vs GPT 82.9（據(jù)稱78.2），Pro 52.4 vs GPT 57.7。

一句話總結(jié)跑分，多模態(tài)和健康打贏了，思考持平，代碼和Agent差一口氣。

Alexandr Wang：Llama 4的錯(cuò)誤不會(huì)再犯，牛油果沒有刷分

Artificial Analysis的獨(dú)立測試還揭示了一個(gè)重要細(xì)節(jié)，Token效率。

跑完整個(gè)Intelligence Index測試套件，Muse Spark用了5800萬輸出Token，和Gemini 3.1 Pro（5700萬）相當(dāng)，但遠(yuǎn)低于Opus 4.6（1.57億）和GPT-5.4（1.2億）。

同樣的智力水平，消耗的Token少了一半到三分之二。

此外，在由數(shù)學(xué)大佬出題的FrontierMath上， Muse Spark在1-3層級上，直接碾壓Gemini 3.1 Pro，不過在4層級卻排在了倒數(shù)。

更值得一提的是，在Vals指數(shù)排行榜上，Muse Spark強(qiáng)勢奪得第三名，具體指標(biāo)如下。

繼Llama 4發(fā)布一年之后，Meta再次重返A(chǔ)GI第一梯隊(duì)。

多Agent并行思考

58%拿下「人類最后一場考試」

「沉思模式」是Muse Spark的殺手锏。

傳統(tǒng)思考模式是一個(gè)Agent花更長時(shí)間想，沉思模式是多個(gè)Agent同時(shí)想，最后匯總答案。

Humanity's Last Exam（無工具），Muse Spark沉思模式拿了50.2，Gemini Deep Think 48.4，GPT 5.4 Pro 43.9。

Humanity's Last Exam（有工具），58.4，Gemini 53.4，GPT 5.4 Pro 58.7，幾乎打平。

FrontierScience Research科學(xué)前沿研究38.3，Gemini Deep Think只有23.3，GPT 5.4 Pro是36.7。

不過物理奧賽IPhO 2025理論題，Muse Spark沉思模式82.6，GPT 5.4 Pro拿了93.5，差距不小。

整體看，沉思模式讓Muse Spark在最難的綜合思考任務(wù)上，確實(shí)摸到了第一梯隊(duì)的門檻。

劍指「個(gè)人超級智能」

拍張照就能當(dāng)私人營養(yǎng)師

Meta給Muse Spark定義的方向很明確，就是個(gè)人超級智能。

翻譯成人話，就是一個(gè)懂你、懂你周圍世界的AI助手。

多模態(tài)方面，Muse Spark從底層就為跨領(lǐng)域整合視覺信息而設(shè)計(jì)。

官方演示了幾個(gè)場景。

拍一張數(shù)獨(dú)照片，Muse Spark能把它變成一個(gè)可以在網(wǎng)頁上玩的互動(dòng)游戲。

拍咖啡機(jī)和磨豆機(jī)，它先標(biāo)出所有核心部件，然后生成一份網(wǎng)頁版互動(dòng)拿鐵教程。

鼠標(biāo)懸停到某個(gè)步驟時(shí)，照片中對應(yīng)部件的邊界框自動(dòng)高亮，視覺指引和操作步驟一一對應(yīng)。

健康場景更有想象空間。

拍一桌子食物，告訴它「我膽固醇偏高，是魚素者」，Muse Spark會(huì)在推薦的食物上打綠點(diǎn)，不建議的打紅點(diǎn)。

Prompt的控制粒度很細(xì)，直接把UI交互邏輯講清楚了。

健康評分的數(shù)字不用懸停就直接顯示在點(diǎn)的正上方，懸停后彈出詳細(xì)的卡路里、碳水、蛋白質(zhì)和脂肪數(shù)據(jù)，而且彈出框的層級被要求「永遠(yuǎn)在最上層，不能被其他點(diǎn)擋住」。

拍瑜伽動(dòng)作也是同樣的思路。

它識別出每個(gè)姿勢拉伸了哪些肌肉群，標(biāo)注難度級別，懸停后還能給出體態(tài)糾正建議。兩個(gè)人的圖左右拼在一起，按1到10分分別打分。

這些demo背后的底層支撐是視覺STEM問答、實(shí)體識別和目標(biāo)定位的組合。

單項(xiàng)看都不稀奇，但串聯(lián)成場景后，確實(shí)能看到「個(gè)人超級智能」這個(gè)詞背后的產(chǎn)品意圖。

還有一個(gè)新功能值得單獨(dú)拎出來說，「購物模式」。

Wang在推文中說，購物模式能「識別你在Instagram、Facebook和Threads上關(guān)注的創(chuàng)作者、品牌和風(fēng)格內(nèi)容，轉(zhuǎn)化成個(gè)性化推薦」。

這是Meta獨(dú)有的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，30億日活用戶的社交行為數(shù)據(jù) + AI購物助手，商業(yè)化想象空間很大。

三條Scaling曲線

算力砍90%，思維還會(huì)自我壓縮

技術(shù)博客的重頭戲不在跑分，在Scaling。

Meta把Muse Spark的表現(xiàn)來源拆成三條軸線講，預(yù)訓(xùn)練、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、測試時(shí)計(jì)算。每一條都有對應(yīng)的縮放曲線做支撐。

預(yù)訓(xùn)練：同樣的能力，算力砍到1/10

過去九個(gè)月，Meta對預(yù)訓(xùn)練技術(shù)棧做了大換血，架構(gòu)、優(yōu)化算法、數(shù)據(jù)策略全部重做。

為了衡量效果，Meta在一系列小尺寸版本上擬合了Scaling Law，然后對比達(dá)到同一個(gè)性能水平需要多少訓(xùn)練FLOPs。

結(jié)論很硬，同樣的能力水平，Muse Spark需要的算力不到Llama 4 Maverick的十分之一。

這條曲線說明了一件事，Meta不只是砸更多GPU，而是從底層提升了每一單位算力的產(chǎn)出。

華盛頓大學(xué)的Yuchen Jin在X上的評價(jià)很到位，「我仍然認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施才是AI實(shí)驗(yàn)室的真正護(hù)城河。因?yàn)槟隳芨斓赜?xùn)練，研究員就能更快地實(shí)驗(yàn)更多想法?！?/p>

強(qiáng)化學(xué)習(xí)：對數(shù)線性增長，泛化到?jīng)]見過的題

大規(guī)模RL出了名的不穩(wěn)定，但Meta說，新技術(shù)棧的RL曲線異常平滑。

左圖是訓(xùn)練集上的表現(xiàn)。pass@1和pass@16（16次嘗試中至少對1次）都呈對數(shù)線性增長。

這說明RL在提升可靠性的同時(shí)，沒有折損解題多樣性，Muse Spark沒有「一條路走到黑」，它還保持著探索不同解法的靈活性。

右圖更重要，是留出評估集上的準(zhǔn)確率。

曲線同樣穩(wěn)步上升，說明RL帶來的進(jìn)步不是死記硬背，而是能泛化到從沒見過的新題。

測試時(shí)推理：思維先膨脹、再壓縮、再膨脹

這是全文技術(shù)含量最高、也最有意思的部分。

RL教會(huì)了Muse Spark在回答前先「在腦子里推演一遍」，這就是測試時(shí)推理。

但問題是，給幾十億用戶提供這種服務(wù)，Token成本扛不住。

Meta的解法分兩步。

第一步，在RL訓(xùn)練中加入「思考時(shí)間懲罰」。你可以想更久，但想太久會(huì)被扣分。

這個(gè)約束引發(fā)了一個(gè)有意思的「相變」現(xiàn)象。

AIME子集上的表現(xiàn)是這樣的，訓(xùn)練早期，Muse Spark通過想更久來提升正確率，曲線向右延伸。

然后，長度懲罰觸發(fā)了「思維壓縮」。Muse Spark學(xué)會(huì)了用少得多的Token把同一道題解出來，曲線向左折返。

壓縮完成之后，它又一次拉長了解題過程，去挑戰(zhàn)更難的題。

整條軌跡畫出來，是一個(gè)先右拐、再左拐、再右拐的三段式進(jìn)化路徑。

第二步是解決延遲問題。

單個(gè)Agent想得更久，延遲線性增加。

Meta的做法是擴(kuò)展并行Agent數(shù)量，1個(gè)、2個(gè)、4個(gè)、16個(gè)Agent同時(shí)思考。

從圖上看，16個(gè)Agent在相近的延遲水平下，準(zhǔn)確率從約54%跳到約58%。

傳統(tǒng)的測試時(shí)Scaling是拿時(shí)間換質(zhì)量，多Agent Scaling是拿并行度換質(zhì)量，延遲幾乎不變。

硅谷「最貴華人」團(tuán)隊(duì)

交了第一份卷子

Muse Spark的背后，是扎克伯格去年對Meta AI體系的一次徹底重構(gòu)。

2025年6月，Meta以143億美元收購Scale AI 49%股權(quán)，將其創(chuàng)始人Alexandr Wang挖來擔(dān)任Meta首任首席AI官，組建Meta超級智能實(shí)驗(yàn)室（MSL）。

同期加入的還有前GitHub CEO Nat Friedman（聯(lián)合負(fù)責(zé)產(chǎn)品和應(yīng)用研究）、SSI聯(lián)合創(chuàng)始人Daniel Gross，以及從OpenAI、DeepMind、Anthropic挖來的11名研究員。

如今，Muse Spark的發(fā)布證明了一件事，Meta超級智能實(shí)驗(yàn)室九個(gè)月的重構(gòu)是有產(chǎn)出的。

預(yù)訓(xùn)練效率翻了一個(gè)數(shù)量級，RL擴(kuò)展曲線平滑可預(yù)測，多模態(tài)和醫(yī)療賽道摸到了第一梯隊(duì)。

但代碼和Agent的差距擺在那里，沉思模式還沒全面開放，開源時(shí)間表也還是一個(gè)「希望」。

更現(xiàn)實(shí)的壓力是，同一周Anthropic發(fā)布了據(jù)稱「太強(qiáng)而不能公開」的Mythos，OpenAI代號Spud的新作也在路上。

143億買來了一張入場券。接下來的考試，才是真正的。

參考資料：

https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-msl/

https://ai.meta.com/blog/scaling-how-we-build-test-advanced-ai/

https://ai.meta.com/static-resource/muse-spark-eval-methodology

https://x.com/alexandr_wang/status/2041909376508985381