Meta于周三正式发布了Muse系列的首款AI模型——Spark，并将其定位为"对公司AI工作的全面重构"。

Muse Spark是Meta超级智能实验室推出的首个产品。该实验室成立于约一年前，目标宏大，致力于"为每个人实现个人超级智能"。此次发布标志着Meta与此前开源Llama系列模型的明确切割——Llama系列无论是在用户反馈还是独立大语言模型排行榜上，表现均平平无奇。尽管Spark将作为闭源专有模型发布，Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格在Threads上发帖表示，Muse系列未来将"包含新的开源模型"。

Meta表示，Muse Spark将充分利用Instagram、Facebook、Threads等平台上发布的内容，这与xAI旗下的Grok整合X平台内容的做法相似。目前，这意味着Muse Spark可以根据用户的提问，关联与某地点或热门话题相关的公开帖子。Meta表示，未来还将扩展至"引用用户推荐内容与分享内容的新功能"，并实现"将短视频Reels、图片和帖子直接融入回答，并向内容创作者注明来源"。

沉思模式与Token压缩

在随Spark发布一同公开的技术博客中，Meta列出了一系列AI基准测试结果，其中Muse Spark的标准思考模式在多项指标上与OpenAI、Anthropic、Google和xAI的竞争模型持平甚至略胜一筹。不过，该博客也坦承"我们在某些领域仍存在性能差距，例如长周期智能体系统和编程工作流，并将持续投入改进"。

同一篇博客中，Meta还重点介绍了"沉思模式"（Contemplating Mode）。该模式支持"协调多个智能体并行推理"，目前正在"逐步推出"中。通过最多16个智能体同步协作思考，Meta表示沉思模式"在保持相近延迟的前提下实现了更优越的性能"。据Meta公布的数据，该模式在"人类最终考试"（Humanity's Last Exam）基准测试中，借助外部工具取得了58.4分的高分。

此前，Llama系列模型曾因未能充分利用强化学习而受到批评。对此，Meta表示Muse Spark在预训练完成后经过额外的强化学习步骤，展现出"平稳可预测的性能提升"，"在不损害推理多样性的前提下提高了模型稳定性"。该强化学习系统还引入了"思考时间惩罚"机制，以平衡"最大化正确率"与优化Token使用数量之间的需求。在AIME 2025基准测试中，Meta观察到一个"相变"现象：模型开始将同等准确的推理压缩为"显著更少的Token"。经过这一压缩过程后，后续训练的模型Token用量逐步回升，但总体耗时少于压缩前的版本，同时实现了更高的准确率。

此次Muse Spark的发布，还伴随着Meta"高级AI扩展框架"的更新。Meta表示，该框架现已覆盖更广泛的潜在AI风险类别，并声明该模型"在所有已测量的前沿风险类别中均处于安全范围内"，但表示更多细节将在即将发布的《安全与准备报告》中公开。

目前，Muse Spark已可通过Meta AI应用及meta.ai网站使用，同时向"精选合作伙伴"开放私有预览API。Meta表示，该模型将于"未来数周内"在WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger以及AI眼镜上正式上线。

Q&A

Q1：Muse Spark和Meta之前的Llama系列模型有什么区别？

A：Muse Spark是Meta超级智能实验室推出的首款产品，代表Meta对此前AI工作的全面重构，与Llama系列完全切割。Llama是开源模型，在用户反馈和独立大语言模型排行榜上表现平平，而Muse Spark是闭源专有模型，性能在多项基准测试中与OpenAI、Anthropic、Google和xAI的竞争模型持平甚至更优。Meta也表示，Muse系列未来将包含新的开源模型。

Q2：Muse Spark的"沉思模式"是什么？有什么用？

A：沉思模式（Contemplating Mode）是Muse Spark的一项高级推理功能，目前正在逐步推出。它支持最多16个智能体同步并行推理，在保持相近响应延迟的前提下实现更优越的性能。在"人类最终考试"基准测试中，借助外部工具取得了58.4分的高分成绩。

Q3：Muse Spark现在可以在哪里使用？

A：Muse Spark目前已可通过Meta AI应用及meta.ai网站使用，同时向精选合作伙伴开放私有预览API。Meta计划在未来数周内将其扩展至WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger以及AI眼镜平台。