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Meta殺回大模型主桌!扎克伯格打響AI翻身仗?

   時間:2026-04-09 17:20:22 來源:格隆匯編輯:快訊 IP:北京 發表評論無障礙通道
 

經歷一年多的沉淀,meta終于重金押注AI后交出了一份實質性答卷。

美東時間4月8日,meta正式發布自研AI模型Muse Spark,代號“Avocado”(牛油果)。

這是公司成立重組AI團隊并成立超級智能實驗室以來的首個核心成果。

受此消息提振,周三美股收盤,meta股價大漲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,昨日大漲一舉抹平了年內近一半的跌幅。

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不再開源、不是最強

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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采用閉源專有模式

meta稱,模型權重和架構均不公開,僅向特定合作伙伴開放私有API預覽版,但未來計劃通過API付費服務向更廣泛用戶開放。

在性能與定位上,Muse Spark主打“小巧高效”,并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迄今發布的最強模型,Muse Spark定位為原生多模態推理系統,在多模態感知、推理、醫療健康與智能體任務中表現極具競爭力。

公司稱該模型是“專門打造”用于其各類產品。

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”

負責管理超級智能實驗室的Alexandr Wang表示,模型會結合用戶在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并行推理。

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

值得注意的是,Muse Spark在編程、抽象推理等領域仍處于落后地位,其中抽象推理測試得分不足Gemini 3.1 Pro的一半,編程競賽得分也低于GPT-5.4。

早前,扎克伯格就曾表示,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,后續將持續優化。

沃頓商學院教授Ethan Mollick評論稱,Muse Spark的核心意義在于meta終于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。

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估值處于十年極低位?

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Muse Spark的發布,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智能體重構”。

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%。

盡管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模型發布失利、未能吸引開發者而陷入頹勢。

為扭轉落后局面,公司啟動激進戰略調整:組建超級智能實驗室、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,并挖來其創始人Alexandr Wang組建超級智能實驗室。

財報顯示,公司計劃2026年投入1150億~1350億美元用于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倍市盈率的估值處于十年極低位,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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