Meta殺回大模型主桌！紮克伯格打響AI翻身仗？

經歷一年多的沉澱，Meta終於在重金押注AI後交出了一份實質性答卷。

美東時間4月8日，Meta正式發佈自研AI模型Muse Spark，代號「Avocado（牛油果）」。

這是公司成立重組AI團隊並成立超級智慧實驗室以來的首個核心成果。

受此消息提振，周三美股收市，Meta Platforms Inc (NASDAQ:META)股價大升6.5%。

拉長時間線來看，自1月29日高點以來Meta股價持續走低，昨日大升一舉抹平了年內近一半的跌幅。

不再開源、不是最強

作為Meta全新Muse系列的首款產品，Muse Spark定位與前代模型有著本質區別。

與Llama系列堅持的開源策略不同，Muse Spark採用閉源專有模式。

Meta稱，模型權重和架構均不公開，僅向特定合作夥伴開放私有API預覽版，但未來計畫通過API付費服務向更廣泛使用者開放。

在性能與定位上，Muse Spark主打「小巧高效」，並未追求參數規模的堆砌。

據透露，新模型性能可媲美前代中型模型Llama 4，而算力成本卻低一個數量級。

作為Meta迄今發佈的最強模型，Muse Spark定位為原生多模態推理系統，在多模態感知、推理、醫療健康與智慧體任務中表現極具競爭力。

公司稱該模型是「專門打造」用於其各類產品。

據悉，未來數周內，Muse Spark將接入Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger等應用上的內容，支持更個性化和更具視覺化的回應。

Meta還表示，新模型在醫療領域具有較強應用潛力，已與超過1000名醫生合作，對模型進行訓練。

在HealthBench Hard評測中，Muse Spark的得分是谷歌Gemini 3.1 Pro的兩倍多。

借助該模型，Meta AI還將推出「購物模式」。

負責管理超級智慧實驗室的Alexandr Wang表示，模型會結合使用者在ins、Facebook、Threads上關注的創作者和品牌偏好，做個性化的購物推薦。

此外，Meta還為新模型配備了Contemplating模式，可以調度多個agent並行推理。

Artificial Analysis給Muse Spark的綜合智慧指數打了52分，位列第四，僅次於Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4和Claude Opus 4.6。

不過，Muse Spark在程式設計、抽象推理等領域仍處於落後地位，其中抽象推理測試得分不足Gemini 3.1 Pro的一半，程式設計競賽得分也低於GPT-5.4。

早前，紮克伯格就曾表示，新模型尚無法匹敵競爭對手最先進的系統，「表現會不錯，但更重要的是展現快速發展勢頭」。

Alexandr Wang也坦言，模型存在不足，後續將持續優化。

沃頓商學院教授Ethan Mollick評論稱，Muse Spark的核心意義在於Meta終於擁有了自己的前沿模型，但閉源模式也讓其長期價值難以預判。

估值處於十年極低位？

Muse Spark的發佈，正值全球科技巨頭瘋狂加碼AI之際。

2026年，微軟資本支出或達1460億美元，谷歌將達1750~1850億美元，亞馬遜預計支出約為2000億美元......

瘋狂砸錢下，全球生成式AI市場規模急速擴張。

據Grand View Research預測，全球AI市場規模預計年增速超40%，將從2025年的約220億美元，激增至2033年的近3250億美元。

知名投資人Steven Sinofsky更是直言，「未來軟件必須全面為AI智慧體重構」。

目前，這一核心市場主要由OpenAI與谷歌兩大巨頭主導。

Similar Web報告指出，截至2025年11月，ChatGPT的市場占比高達72.3%，Gemini占比達13.7%。

儘管Meta已利用生成式AI的進步及自身技術投入來提振廣告業務、提升全公司運營效率，但它尚未在AI模型市場取得重大突破。

早前，公司因Llama 4模型發佈失利、未能吸引開發者而陷入頹勢。

為扭轉落後局面，公司啟動激進戰略調整：組建超級智慧實驗室、大規模挖角AI人才、大幅增加基礎設施投入。

去年6月，Meta以143億美元收購Scale AI 49%股權，並挖來其創始人Alexandr Wang組建超級智慧實驗室。

今年，公司計畫投入1150億~1350億美元用於AI相關資本支出，幾乎是2025年的兩倍。

Meta表示，借助 Muse Spark，公司「正沿著一條可預測、高效率的規模擴展路徑穩步前行」。

摩根士丹利認為，市場對Meta的悲觀情緒已觸底，當前約15倍市盈率的估值處於十年極低位，較同行折價超50%。

隨著更大規模的Muse系列模型持續研發，以及開源與閉源策略的靈活調整，Meta能否真正躋身AI第一梯隊，仍需時間和市場的進一步檢驗。

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