Meta 新 AI 模型算力需求大降一個量級！解密 Muse Spark 如何重構技術底層邏輯
Meta 執行長馬克祖克柏宣布，Meta Superintelligence Labs 已達成首個重大里程碑，推出名為 Muse 的全新 AI 模型系列，其首款模型 Spark 現已上線。Meta 在一份公告中指出：「Muse Spark 是我們擴展規模的第一步，也是我們 AI 工作從零開始徹底改革的第一個產品。」
《VentureBeat》報導指出，Meta 一直是生成式 AI 時代最有趣的公司之一，最初憑藉開源 Llama 系列大型語言模型獲得了大量忠實用戶，但去年 Llama 4 發布後評價褒貶不一，最終承認其在遊戲基準測試中表現不佳，Meta 的 AI 發展一度受挫。
隨後，祖克柏在 2025 年夏天徹底改革了 Meta 的 AI 營運，成立內部新部門 Meta Superintelligence Labs，聘請 29 歲的 Scale AI 前共同創辦人兼執行長 Alexandr Wang 擔任 AI 長。如今，Meta 正式向外界展示了這場重組後的成果。
不同於 Meta 過去熟悉的開源路線，Muse Spark 是一款規模較小、封閉的 AI 模型。Alexandr Wang 在社群平台 X 發文強調，該模型是 Meta 目前最強大的模型，並支援工具使用、視覺思維鏈與多 AI 代理編排。值得關注的是，Muse Spark 並非以普通的聊天機器人形式出現，而是圍繞著祖克柏所稱的「個人超級智慧」願景基礎，也就是一種不只能處理文本，還能看到並理解用戶周圍世界的 AI。
原生多模態與思考壓縮：Muse Spark 擠回全球前五的技術底氣
支撐 Muse Spark 走向「個人超級智慧」願景的，是其從底層徹底翻新的原生多模態架構。不同於先前只是把視覺與文字能力「拼接」在一起的版本，Muse Spark 讓視覺資訊能真正融入模型的內部推理流程。這樣的架構轉變，使其具備「視覺思維鏈」能力，例如可在動態環境中進行標註、辨識一台複雜義式咖啡機的各個零件，或透過並排影片分析來糾正使用者的瑜伽動作。
其中最重要的技術突破，是全新的「Contemplating」模式。這項功能可同時調度多個子代理進行平行推理，讓 Meta 得以與 Google Gemini Deep Think、OpenAI GPT-5.4 Pro 這類強調深度推理的模型正面競爭。在基準測試中，這款模型在 Humanity’s Last Exam 拿下 58%，在 FrontierScience Research 則達到 38%。
對 Meta 的商業化佈局而言，更具意義的是這款模型在效率上的顯著提升。Meta 表示，Muse Spark 在實現上述推理能力時，所需算力比前一代中型旗艦模型 Llama 4 Maverick 少了一個數量級以上。這樣的效率躍進來自一種稱為「思考壓縮（thought compression）」的機制：在強化學習過程中，模型若花費過多思考時間會受到懲罰，迫使它在不犧牲準確度的前提下，以更少的推理 token 解決複雜問題。
根據 Meta 分享的評估結果，Muse Spark 在推理和多模態能力方面的部分基準測試中擊敗了 Google、OpenAI 和 Anthropic 的領先模型。《VentureBeat》指出，綜合官方與第三方機構 Artificial Analysis 的獨立審核，Muse Spark 在部分基準測試中已超越 Google 與 Anthropic 的領先競品，成功讓 Meta 重新站回全球「前五大模型」的競爭行列。
底層算力落地變現？瞄準社群電商、健康與互動介面
憑藉著底層架構與推理能力的突破，Meta 正將 Muse Spark 直接導入旗下應用生態，打造更貼近終端使用情境的 AI 體驗。根據公告，Muse Spark 目前已在美國為 Meta AI 應用和網站提供技術支援，未來幾週內將進駐 WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger 和 Meta 智慧眼鏡，並透過 API 以「私有預覽」形式提供給部分合作夥伴。
在具體應用上，這波落地包含三大核心面向。首先是「購物模式（Shopping Mode）」結合 Instagram 與 Threads 上的創作者內容，AI 可分析使用者偏好的品牌、穿搭與貼文風格，提供個人化推薦，讓每一則內容都具備「可購買」的互動能力。
其次在健康應用方面，Meta 與超過 1,000 名醫師合作建構訓練資料，使 Muse Spark 能分析食物照片中的營養成分，甚至針對高膽固醇的魚素飲食（pescatarian diet）給出「健康評分」，逐步拓展至醫療輔助場景。《The Verge》和《TechCrunch》分析，此舉象徵 Meta 進軍醫療健康領域，劍指 OpenAI 的 ChatGPT Health 和 Anthropic 的 Claude for Healthcare。
最後，該模型也強化互動介面能力，可即時生成網頁型小遊戲或教學內容。例如，使用者可將一張圖片轉換成可玩的數獨遊戲，或生成家電操作的重點教學，讓 AI 不只是回應問題，而是直接產出可操作的互動體驗。
直面長時序推理挑戰：Meta 下一步打造「替你完成任務」的 AI
儘管展現強大潛力，Meta 也坦言，這款模型在部分領域仍未達最前沿水準，特別是長時序（long-horizon）的代理式系統以及程式開發工作流程，未來仍需持續投入資源強化。
祖克柏在 Threads 上為這場轉型下達了明確的註腳：「展望未來，我們將持續推出更先進的模型，推進智慧與能力的邊界，包括新的開源模型。我們正在打造的不只是能回答問題的產品，而是能替你完成任務的 AI 代理。」
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Meta 1、Meta 2、《VentureBeat》、《mashable》、《Financial Times》、《The Verge》、《The Wall Street Journal》，首圖來源：Meta