再見了，所有的羊駝。

亞歷山大王帶隊(duì)9個(gè)月從零重構(gòu)Meta所有AI技術(shù)棧，在不斷的質(zhì)疑中交出超級(jí)智能實(shí)驗(yàn)室第一個(gè)模型：

主打原生多模態(tài)的Muse Spark。

模型發(fā)布后，Meta股價(jià)火速拉升約7%，中間一度漲超近10%，當(dāng)日整體上漲6%左右。

市場(chǎng)的反應(yīng)可謂相當(dāng)熱烈。

隨手一扒你就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這款模型背后藏著不少我們熟悉的高手：思維鏈作者Jason Wei、o1核心貢獻(xiàn)者Hyung Won Chung、被小扎天價(jià)挖來的余家輝、擴(kuò)散模型核心人物宋飏……

嗯？當(dāng)這群人湊在一起，很明顯你就會(huì)找到一個(gè)關(guān)鍵詞：推理。

沒錯(cuò)，據(jù)Jason Wei爆料，9個(gè)月前他們坐在一起討論時(shí)，首先寫下的就是一款用于推理的llama模型腳本，而現(xiàn)在，完全體終于誕生。

而頂尖高手+耗時(shí)9個(gè)月打磨，Muse Spark也總算讓Meta在第三方測(cè)評(píng)中趕上第一梯隊(duì)，一雪llama 4帶來的前恥。

而且很有意思的一點(diǎn)是，Meta這次一反常態(tài)，沒有反復(fù)強(qiáng)調(diào)自己拿了多少SOTA，而是稍顯克制地表示：

Muse Spark在多模態(tài)感知、推理、健康和自主任務(wù)方面表現(xiàn)不錯(cuò)，但在編程和長(zhǎng)時(shí)間自主運(yùn)行方面仍與對(duì)家的頂尖模型存在差距。

咳咳，看來之前l(fā)lama 4確實(shí)給Meta留下了心理陰影（doge）。

另外，Muse Spark的出生也終于讓長(zhǎng)期以來有關(guān)“Meta開閉源”的討論蓋棺定論：

這次是真閉源了。

目前這款模型已上線Meta網(wǎng)站和APP，API僅向部分合作伙伴開放。

（不過亞歷山大王還是留了個(gè)口子，表示“計(jì)劃未來開源后續(xù)版本”）

“Meta回來了”

老規(guī)矩，先看一波測(cè)評(píng)成績(jī)。

作為Meta迄今最強(qiáng)大的模型，Muse Spark這次主要在三個(gè)方面表現(xiàn)突出：

一是多模態(tài)理解能力。

不管是看論文圖表還是屏幕，各項(xiàng)得分要么第一、要么和Gemini 3.1 Pro、GPT 5.4等不相上下。

從網(wǎng)友們的測(cè)試來看，它好像尤為擅長(zhǎng)圖片轉(zhuǎn)代碼。

當(dāng)然文本能力也不差（doge），在網(wǎng)友的激情測(cè)試中，它就火速通過了新版弱智吧風(fēng)格的洗車測(cè)試。

100米外有個(gè)洗車店，我該開車去還是走路去。
Muse Spark：洗車當(dāng)然要把車開過去，但沒必要搞得跟上下班通勤似的。

（當(dāng)然也不排除是數(shù)據(jù)污染的問題，畢竟問題出來也挺久了…）

再一個(gè)就是工具調(diào)用能力，測(cè)評(píng)情況也和多模態(tài)理解能力類似。

以及這次Muse Spark著重強(qiáng)調(diào)的醫(yī)學(xué)能力。

由于和1000+醫(yī)生展開了合作，它不僅在開放式健康問答HealthBench Hard上拿到42.8的最高分，而且在多模態(tài)醫(yī)學(xué)問答MedXpertQA MM中位居前列。

不過短板我們開頭也說了，Muse Spark仍在編程和Agent類任務(wù)上與其他頂尖選手存在差距。

可能也是為了盡量彌補(bǔ)這一點(diǎn)，他們這次還專門推出了Contemplating沉思模式。

主要是讓多個(gè)Agent同時(shí)思考同一個(gè)問題，然后匯總結(jié)果找出最好的。

在這套打法下，Muse Spark就能和Gemini Deep Think、 GPT Pro這類極限推理模式展開正面PK了。

比如在“人類最后的考試”中，Muse Spark明顯壓過一頭（不過在物理奧賽理論題中還是略遜一籌）。

（目前沉思模式正在Meta網(wǎng)站灰度測(cè)試）

另外值得一提的是，Meta這次無(wú)預(yù)告直接上線了“購(gòu)物模式”。

亞歷山大王表示，模型會(huì)結(jié)合用戶在ins、Facebook、Threads上關(guān)注的創(chuàng)作者和品牌偏好，做個(gè)性化的購(gòu)物推薦。

好好好，這次也不給你討論的機(jī)會(huì)了，之前OpenAI可沒少因?yàn)閺V告挨罵。

目前，隨著Muse Spark測(cè)評(píng)一同出爐的，還有第三方機(jī)構(gòu)的測(cè)評(píng)。

他們拿到Muse Spark的早期訪問權(quán)測(cè)了一波，然后給出了一個(gè)結(jié)論：Meta回來了！

在關(guān)鍵指標(biāo)人工智能分析指數(shù)上，其得分僅次于Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4和Claude Opus 4.6。

這也和Muse Spark自己給出的測(cè)評(píng)成績(jī)差不多。

對(duì)外界而言，初步來看，Muse Spark確實(shí)把Meta重新帶回了人工智能第一梯隊(duì)。

背后訓(xùn)練細(xì)節(jié)

至于Muse Spark是如何做到這一點(diǎn)的，Meta也公布了背后的訓(xùn)練細(xì)節(jié)。

核心其實(shí)就是亞歷山大王提到的：9個(gè)月重構(gòu)一切。

新的基礎(chǔ)設(shè)施、新的架構(gòu)、新的數(shù)據(jù)管道。

具體可以看網(wǎng)友給大家劃的重點(diǎn)：

• 在預(yù)訓(xùn)練階段，能夠以比Llama 4 少10倍以上的計(jì)算量達(dá)到相同的性能水平。
• 強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練展現(xiàn)出平滑且可預(yù)測(cè)的改進(jìn)，具有良好的泛化能力和可擴(kuò)展性。
• Test-time階段，在加入長(zhǎng)度懲罰機(jī)制后，“思維壓縮”開始生效，模型學(xué)會(huì)了用更少的token解決問題。

Meta在博客中介紹，過去9個(gè)月，他們對(duì)Muse Spark的預(yù)訓(xùn)練技術(shù)棧進(jìn)行了全面升級(jí)。

所有改進(jìn)的目標(biāo)，都是為了讓每一分算力都能產(chǎn)生更大的價(jià)值。

為了驗(yàn)證效果，他們做了一個(gè)對(duì)比實(shí)驗(yàn)：先用一系列小模型擬合出一條“算力-能力”的Scaling曲線，然后計(jì)算要達(dá)到某個(gè)性能水平具體需要多少算力。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，相比Llama 4，Muse Spark達(dá)到同樣水平所需要的計(jì)算量低了一個(gè)數(shù)量級(jí)以上（10.3倍）。

預(yù)訓(xùn)練完成后，他們進(jìn)一步用強(qiáng)化學(xué)習(xí)來提升模型能力。

雖然大規(guī)模RL訓(xùn)練通常很不穩(wěn)定，但他們聲稱自己的新架構(gòu)做到了“穩(wěn)中有進(jìn)”。

如下圖所示，隨著RL訓(xùn)練步數(shù)增加，模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的成功率（無(wú)論是單次嘗試還是16次中至少成功一次）呈現(xiàn)對(duì)數(shù)線性增長(zhǎng)。

這說明，RL在提升可靠性的同時(shí)，沒有破壞推理的多樣性。

而且在模型從未見過的任務(wù)上，準(zhǔn)確率同樣在穩(wěn)步提升——這說明RL帶來的能力提升是可預(yù)測(cè)、可泛化的，不是死記硬背。

以及為了讓模型在回答復(fù)雜問題之前先“想一想”，團(tuán)隊(duì)仍用強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練它具備這種“測(cè)試時(shí)推理”能力。

不過需要注意，實(shí)踐證明Test-time階段的推理尤為耗費(fèi)token，所以如何精打細(xì)算也是這一階段的重點(diǎn)。

對(duì)此，他們用了兩個(gè)關(guān)鍵手段來平衡效果與效率：

一是思考時(shí)間懲罰。鼓勵(lì)模型用更短的推理路徑得出正確答案，倒逼它學(xué)會(huì)“思維壓縮”。

二是多智能體協(xié)作。讓多個(gè)模型或模塊協(xié)同工作，在保證響應(yīng)速度不降的前提下提升整體表現(xiàn)。

然后在AIME這類高難度評(píng)測(cè)集上，他們觀察到了一個(gè)有趣的“三階段變化”：

模型一開始會(huì)不自覺延長(zhǎng)思考，希望通過拉長(zhǎng)推理過程來提高正確率。

但這會(huì)馬上觸發(fā)“思考時(shí)間懲罰”，于是模型被迫精簡(jiǎn)推理，學(xué)會(huì)用更少的token解決問題。

而在精簡(jiǎn)之后，模型還表現(xiàn)出了擴(kuò)展性能——在高效的基礎(chǔ)上繼續(xù)優(yōu)化解法，最終實(shí)現(xiàn)用更少的資源獲得更強(qiáng)的性能表現(xiàn)。

也不乏翻車的

不過前面也說了，Muse Spark雖然將Meta帶回了第一梯隊(duì)，但在編程、Agent類任務(wù)上仍有不足。

這不，模型剛發(fā)布，翻車集錦也來了……

有人想用它生成網(wǎng)站，結(jié)果3個(gè)請(qǐng)求一個(gè)都沒實(shí)現(xiàn)，而且連最基本的前端都無(wú)。

不過后來貼主發(fā)現(xiàn)可能是偶然錯(cuò)誤，模型正常情況下做出來的前端是這樣的。

一個(gè)簡(jiǎn)單的編程任務(wù)，Muse Spark雖生成了一大堆東西，但根本跑不通。

在一個(gè)Python文件里實(shí)現(xiàn)自動(dòng)微分（autograd）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

網(wǎng)友甚至調(diào)侃，模型根本沒在學(xué)，訓(xùn)練了1800個(gè)epoch，損失函數(shù)卻一直卡在同一個(gè)值上沒動(dòng)過。

白白浪費(fèi)算力了……

（正常情況下，隨著訓(xùn)練進(jìn)行損失應(yīng)該逐步下降，表明模型在“學(xué)習(xí)”）

所以問題來了，有試過的朋友覺得亞歷山大王的首個(gè)模型如何？