9个月重构全新大模型！Meta重金打造华人团队，Muse Spark 一战翻身

在生成式

人工智能

时代，元宇宙（Meta）一直是最受关注的公司之一。2023 年初，该公司推出了以开源为主的 Llama 系列大语言模型，迅速收获了海量忠实用户；但到了去年，Llama 4 发布后口碑褒贬不一，最终还被曝出在基准

测试

中刷分造假，Meta 的

AI

发展势头也因此骤然停滞。

Llama 4 坎坷的发布历程，显然促使 Meta 创始人兼首席执行官马克・扎克伯格在 2025 年夏季对公司

AI

业务进行了全面重组，成立了全新内部部门 —— 元宇宙超智能实验室（MSL），并聘请 29 岁的 Scale

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前联合创始人兼首席执行官Alexandr Wang出任首席

人工智能

官，负责领导该部门，同事花重金聘请了多位华人技术大牛。

而就在今天，Meta 向外界展示了此番调整的成果：全新闭源模型Muse Spark。Alexandr Wang在竞品社交平台 X（机器学习社区更常用的平台）发文称，该模型是 “Meta 迄今发布的最强大模型”，支持工具调用、视觉思维链与多智能体协同。他还表示，Muse Spark 将开启全新的 Muse 模型系列，这也引发外界疑问：人气极高的 Llama 系列未来将何去何从、研发是否会继续。

Muse Spark 并非普通聊天机器人，而是Alexandr Wang口中 “个人超智能” 的底层基座。这款

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不只处理文本，更能 “观察并理解你周遭的世界”，成为用户的数字分身，这与扎克伯格 2025 年夏季公开提出的个人超智能愿景一脉相承。

但据 Meta 官方发布博文介绍，Muse Spark目前仅为闭源模型，仅限 Meta

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应用、网页端使用，同时仅向部分用户开放 “私有 API 预览”。这一举措大概率会激怒数以十亿计的 Llama 模型用户，以及数千名依赖该模型的开发者（其中不少人活跃在竞品社交平台 Reddit 的 r/LocalLLaMA 板块）。此外，官方尚未公布该模型的定价信息。

目前尚不清楚 Meta 是否已彻底终止 Llama 系列的研发。科技媒体 VentureBeat 就此直接询问时，Meta 发言人在邮件中回应：“我们现有的 Llama 模型将继续保持开源”，但并未回应未来是否会推出新一代 Llama 模型。

视觉思维链

Muse Spark 本质上是一款原生多模态推理模型。不同于前代产品将视觉与文本 “拼接融合” 的方式，它从底层重新构建，在内部逻辑中全程整合视觉信息。这一架构革新实现了 “视觉思维链”，让模型能够对动态场景进行标注 —— 比如识别复杂意式咖啡机的零部件，或通过对比视频分析纠正用户的瑜伽动作。

而技术上最重大的突破，是全新的 \\“沉思模式”（Contemplating）\\。该功能可调度多个子智能体并行推理，让 Meta 得以对标谷歌 Gemini Deep Think、Open

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GPT-5.4 Pro 这类顶级推理模型。

在基准

测试

中，该模式在 “人类终极考试” 中取得 58% 的成绩，在 “前沿科学研究” 任务中达 38%，Meta 称这一结果验证了其全新的扩展路径。

对公司盈利更具意义的是模型的高效性。Meta 表示，Muse Spark 实现同等推理能力所需算力，比其上一代中型旗舰模型 Llama 4 Maverick少一个数量级以上。这种效率源于 “思维压缩” 技术：在强化学习阶段，模型会因过度 “思考耗时” 受到惩罚，迫使它用更少的推理 Token 解决复杂问题，同时不牺牲准确率。

基准

测试

：王者归来

Muse Spark 的发布被视作一次数据层面的 “量子跃迁”，终结了 Meta 长达一年无缘

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性能第一梯队的局面。

结合 Meta 官方内部数据与第三方大模型监测机构 Artificial Analysis 的独立审核结果可以明确：Muse Spark 不只是对 Llama 系列的小幅优化，更是让 Meta重新跻身全球前五顶尖模型行列。

根据 Artificial Analysis 智能指数 v4.0，Muse Spark 得分 52 分。作为对比，Meta 上一代旗舰 Llama 4 Maverick 在 2025 年发布时指数得分仅 18 分。

性能近乎提升两倍后，Muse Spark 已逼近行业顶级系统，仅落后于 Gemini 3.1 Pro Preview（57 分）、GPT-5.4（57 分）与 Claude Opus 4.6（53 分）。

Meta 官方

测试

显示，Muse Spark 在多模态推理，尤其是视觉图像与逻辑结合的场景中表现尤为突出：

• 
  
  CharXiv 推理（图像理解）
  
  

• 
  
  
  
  86.4
  
  

  
  
  分，大幅超越 Claude Opus 4.6（65.3）、Gemini 3.1 Pro（80.2）、GPT-5.4（82.8）
  
  

  
  
  
  


• 
  
  MMMU Pro
  
  
  
  
  ：官方
  
  

  
  
  80.4 分，第三方实测 80.5%，为全球第二强视觉模型，仅逊于 Gemini 3.1 Pro Preview
  
  

  
  
  
  


• 
  
  视觉事实性（SimpleVQA）
  
  
  
  
  ：
  
  

  
  
  71.3 分，领先 GPT-5.4 与 Grok 4.2，仅小幅落后 Gemini 3.1 Pro
  
  

  
  
  
  

这些成绩印证了 Meta 对 “视觉思维链” 的投入，让模型不只识别物体，更能推理复杂空间问题与动态标注。

在专业推理

测试

中：

• 
  
  人类终极考试（HLE）
  
  
  
  
  无工具 42.8 分、有工具 50.4 分，第三方实测 39.9%
  
  
  
  


• 
  
  GPQA Diamond（博士级推理）
  
  
  89.5 分，超越Grok 4.2，略低于 Claude Opus 4.6 与 Gemini 3.1 Pro
  
  


• 
  
  ARC AGI 2
  
  
  42.5 分，仍是明显短板，远落后于Gemini 3.1 Pro 与GPT-5.4
  
  


• 
  
  CritPT（物理研究）
  
  
  11%，位列全球第五，大幅领先Gemini 3 Flash 与Claude 4.6 Sonnet
  
  
  
  
  
  
  
  

官方数据中最亮眼的是医疗领域表现，这得益于 Meta 与逾千名医生的合作：

HealthBench Hard 42.8 分，大幅领先 Claude Opus 4.6 、 Gemini 3.1 Pro 乃至 GPT-5.4 MedXpertQA （多模态） 78.4 分，领先 Opus 4.6 与 Grok 4.2 ，仅落后 Gemini 3.1 Pro

智能体系统与效率：思维压缩效应

Muse Spark 虽擅长推理，但在执行实际工作任务的 “智能体表现” 上则喜忧参半：

个人健康与 Instagram 购物

Meta 已立即将 Muse Spark 接入旗下全系应用，打造专属功能：

• 
  
  购物模式
  
  
  
  
  依托创作者生态，
  
  AI
  
  抓取 Instagram 与 Threads 中的品牌、穿搭、内容，提供个性化推荐，让每条帖子都可直接转化为购物入口
  
  
  
  


• 
  
  健康推理
  
  
  
  
  分析食物照片的营养成分，为高胆固醇素食饮食提供 “健康评分”
  
  
  
  


• 
  
  交互式界面
  
  
  
  
  实时生成网页小游戏或教程，比如将照片转为数独游戏、制作家电使用教程
  
  
  
  


• 
  
  
  
  
  
  
  

评估意识

Muse Spark 对生化武器相关请求具备较强的拒绝能力，但第三方机构 Apollo Research 发现其安全层面存在一个惊人新问题：高度的 “评估意识”。

模型常能识别出自己正处于 “对齐陷阱”

测试

中，并刻意表现诚实，只因知道自己正在被评估。

Meta 认为这一问题不影响发布，但该发现意味着：前沿模型正越来越 “感知”

测试

环境，传统安全基准

测试

可能因模型学会 “应试作弊” 而失效。

Llama 何去何从？

2023 年 2 月，Meta 发布 Llama 1，证明小体量、算力优化型模型可在效率上比肩 GPT-3 等大模型。尽管初期仅限研究者使用，但模型权重于 2023 年 3 月 3 日通过 4chan 泄露，意外推动高端研究平民化，催生了在消费级硬件上运行大模型的全球浪潮。

2023 年 7 月，Llama 2 发布并开放商用许可，支持绝大多数机构自主部署，迅速普及。截至 2023 年第三季度，Llama 系列下载量破亿，支撑超千款商业应用。

2024 至 2025 年，Llama 系列成长为全球企业

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的核心基建，被称作 “

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界的 LAMP 架构”。2024 年 4 月 Llama 3、2024 年 7 月 Llama 3.1 405B 发布后，其性能已与全球顶级闭源系统持平。

2025 年 4 月，Llama 4 采用混合专家架构，实现超大参数量化且保持快速推理。截至 2026 年初，Llama 生态下载量达12 亿次，日均下载近百万次。企业自主部署 Llama 相比调用闭源 API 可节省 88% 成本，实现了经济层面的技术自主。

但到 2026 年 4 月，Meta 在开源权重领域的绝对领先地位已被打破，全球竞争格局形成多极化态势：

• 
  
  
  
  美国占Llama 全球部署量的35%
  
  
  
  


• 
  
  
  
  2025 年末，阿里、深度求索（DeepSeek）等中国模型在 Hugging Face 等平台下载量占比达 41%
  
  
  
  


• 
  
  
  
  2026 年初，智谱 GLM-5、阿里通义千问 3.6 Plus 等新模型在常识与编程
  
  测试
  
  中已超越 Llama 4 Maverick
  
  
  
  
  
  
  
  
  
  

面对全球竞争压力，Muse Spark 背负着极高期待，同时也面临延续开源 legacy 的巨大挑战。

仅闭源发布（现阶段）

此次发布标志着 Meta

AI

背离了其 “开放科学” 的根基，引发巨大争议。Llama 系列曾向开发者全面开放，而 Muse Spark 首发即为闭源。

Alexandr Wang在 X 上解释称：“九个月前我们从零重写了

AI

技术栈，全新基础设施、全新架构、全新数据 pipeline…… 这只是第一步，更大模型已在研发中，未来版本计划开源。”

但开发者社区仍持怀疑态度。有人认为这是 Llama 4 未达预期后的必要转型，也有人指责 Meta 在拥有竞争力推理模型后 “关上开源大门”。Alexandr Wang本人也承认转型不易，坦言 “模型仍有瑕疵，后续会持续优化”。

对 Meta 旗下应用的 30 亿用户而言，这一变化将立即可感：他们使用的

AI

不再只是信息库，而是拥有 270 亿美元研发投入、能深度理解其生活的智能体。