在大模型賽道沉寂已久的Meta終于冒頭了。

4月9日，Meta旗下的超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs, MSL）突然官宣了首款自研大模型Muse Spark。目前，這款模型已在meta.ai網站和Meta AI App上線，API預覽版向部分用戶開放。受到這一好消息的提振，Meta股價當日一度大漲近9%，創(chuàng)下自今年1月以來最大單日漲幅。截至收盤，Meta股價收漲6.5%。

一年之前，Meta的開源大模型Llama4一經發(fā)布就迅速陷入造假爭議。網友實測后發(fā)現(xiàn)Llama4的性能遠不如官方給出的數(shù)據。在幾個月后離職的Meta前首席科學家楊立昆（LeCun）也對媒體曝光了內幕，稱Llama4團隊在不同測試中換上了不同版本的模型來湊數(shù)。

而被騙的扎克伯格則開始了對AI團隊的大破大立，一邊對原團隊大幅度裁員，一邊為新成立的超級智能實驗室啟動科技史上堪稱最激進的人才招募計劃，不惜一切代價挖掘行業(yè)領袖，收購技術精英團隊。

其中最引人矚目的一筆支出無疑是Meta斥資143億美元收購數(shù)據標注公司Scale AI近49%股權，并任命其聯(lián)合創(chuàng)始人汪滔（Alexandr Wang）為首席人工智能官，負責領導MSL的工作。

Meta在同時期延攬的技術精英還包括前蘋果基礎模型團隊（AFM）負責人龐若明，來自OpenAI的大型語言模型專家Trapit Bansal、強化學習權威Shuchao Bi，從事多模態(tài)AI研發(fā)的Allan Jabri和Lu Liu；來自DeepMind的機器學習先驅Jack Rae和圖像生成頂尖專家Huiwen Chang；還有Claude核心開發(fā)者Anton Bakhtin和推理系統(tǒng)專家Joel Pobar等等。

Meta顯然是不差人也不差錢，但在此前的9個月里，Meta自研大模型的進度一直在云里霧里。只有在Meta財報會議和扎克伯格的部分采訪中，人們才知道了這個代號牛油果的新模型的少量消息。今年3月，一度有傳言稱汪滔因為大模型進度遲緩而離職，但Meta很快進行了辟謠。

一邊是其他科技大廠以穩(wěn)健的姿態(tài)高頻進行著大模型的版本更新，一邊是MSL團隊在長達9個月的時間里閉門煉丹，汪滔和他的團隊顯然承擔了不小的壓力。

隨著Muse Spark的空降發(fā)布，汪滔看上去心情無比釋放，先是在X上連發(fā)8條消息介紹Muse Spark，并將其在BenchMark上的各項分數(shù)置頂，隨后又轉發(fā)了50多條消息，其中有團隊成員的感言，有科技媒體的報道，也有不少普通網友的夸贊。

如果要總結這個讓Meta基本滿意的新模型水平，可以說它終于擺脫了Llama4“遙遙落后”的局面，綜合表現(xiàn)擠進了全球大模型的第一梯隊。

第三方評測機構Artificial Analysis給Muse Spark綜合智能指數(shù)的打分是52分，低于57分的Gemini3.1、57分的GPT5.4和53分的Claude Opus4.6，排名全球第四。而此前Llama4的評分僅為18分。

如果分開看Muse Spark在不同領域的評分，可以看出Muse Spark在考驗高難度專業(yè)知識的Humanity’s Last Exam with tools（HLE，人類最后的考試）中分數(shù)僅為50.4，在五個主流前沿大模型中排名最末。

Muse Spark在考察AI的純視覺抽象推理的ARC AGI 2中同樣表現(xiàn)較差，分數(shù)為42.5，而在這一測試中表現(xiàn)最好的Gemini3.1Pro的分數(shù)為76.5，兩者差距明顯。

Muse Spark另一個相對而言的短板是編程能力，這一點Meta也在博客中承認，稱Muse Spark在長時序agentic系統(tǒng)和編程工作流方面仍有差距”。在LiveCodeBench Pro中，Muse Spark 80分的成績遠低于GPT-6.4的87.5；在接近實戰(zhàn)的Terminal-Bench 2.0（終端編程）中，Muse Spark 的59分低于GPT5.4的75.1。

除了不錯的綜合表現(xiàn)，人們關注另一個點是，曾經把Llama系列向開發(fā)者全面開放的Meta此次選擇了閉源。很多人評論稱Meta已經背離了其“開放科學”的初衷。

汪滔在X上對此進行了回應，稱“九個月前我們從零開始重寫了AI技術棧，全新基礎設施、全新架構、全新數(shù)據 pipeline……這只是第一步，更大模型已在研發(fā)中，未來版本計劃開源?！?/strong>

我們不知道汪滔承諾的“未來會開源”是否能兌現(xiàn)。但前期為大模型研發(fā)投入巨資的Meta顯然已經在探索AI模型的營利方式了。

目前，僅未具名的“特定合作伙伴”可使用Muse Spark的“私有 API 預覽版”，但Meta計劃未來向更廣泛用戶提供付費 API 訪問。此外，Meta稱該模型是 “為全產品生態(tài)量身打造”，未來幾周將接入Meta旗下的Facebook、Instagram、WhatsApp以及智能硬件。

此外，Meta 還宣布將會推出Muse Spark的購物模式，大模型可以根據用戶在Instagram、Facebook上關注的內容和品牌偏好做個性化的購物推薦。

或許Meta當下的核心思路是，相較于開源賺的聲譽，用大模型盈利以及用大模型更好地服務自己的30億用戶更重要。9個月前，Meta在MSL實驗室成立時還在聊AGI的理想，現(xiàn)在的Meta更關心如何讓大模型滲透進社交、購物、醫(yī)療、硬件等真實場景。