Muse Spark是Meta成立“超级智能实验室”以来发布的首款模型，也是去年该司挖角Scale AI创始人Alexandr Wang执掌该团队以来的首款模型，一改Meta的开源路线转向闭源。它主打小型、高速，将直接嵌入Facebook等社媒，侧重AI购物助手，Meta承认其部分能力不及ChatGPT等模型，定位为起点模型。Meta股价一度涨9.5%。

在经历一年多的组织重构与巨额投入后，Facebook母公司Meta Platforms终于交出阶段性答卷。

美东时间8日周三，Meta正式发布自研AI模型Muse Spark，标志着该司重金押注AI战略后的首次实质性落地。

Muse Spark是Meta去年6月宣布成立“超级智能实验室”（MSL）以来的首个核心成果，也是Meta豪掷150亿美元挖角Scale AI创始人Alexandr Wang以来发布的首款重大AI模型

该模型公布后，Meta股价涨幅迅速扩大，午盘刷新日高时日内涨超9.5%，显示投资者对这一转型信号反馈积极。

评论认为，如果说Llama代表Meta在AI时代的第一次尝试，Muse Spark更像是一次“重启”。对Meta CEO扎克伯格而言，这不仅是一场技术竞赛，更是一场关乎公司未来十年的战略豪赌。由于更大规模的Muse系列模型仍在开发中，Meta能否真正缩小与谷歌、OpenAI等行业领头羊的差距，市场仍需继续观察。

首款“超级智能实验室”开发模型亮相：从开源转向闭源

Muse Spark由Meta新组建的AI核心团队MSL开发，该团队由Alexandr Wang领导。值得注意的是，这一模型一改Meta过去主打开源的Llama路线，转向闭源模式——模型权重和架构均不公开。

这一转向具有标志性意义。过去Meta依赖开源模型建立生态影响力，如今开始向商业化与竞争导向靠拢，未来可能通过API收费甚至订阅模式变现

业内普遍认为，这标志着Meta从“AI布道者”向“AI竞争者”的身份转变。

Muse Spark的推出，必须放在Meta过去一年的激进布局中理解。

2025年6月，Meta斥资约150亿美元投资Scale AI，并将其创始人Alexandr Wang挖至公司，执掌新成立的“超级智能实验室”（MSL）。这一举动被视为Meta在AI竞赛中“重启战略”的关键一步。

彼时，Meta在大模型能力上明显落后于OpenAI、谷歌和Anthropic。扎克伯格随后启动了一系列激进措施：大规模挖角AI顶级人才；精简组织结构，提高研发效率；承诺投入数百亿美元建设AI算力基础设施

而Muse Spark，正是这套体系的首个“试验品”。

能力仍有差距，但定位“起点模型”

从性能来看，Meta内部对Muse Spark的定位较为谨慎。

Meta承认，该模型在部分能力上尚不及OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude或谷歌的Gemini，尤其是在编程等领域仍存在短板，但强调其意义在于：

“这是我们AI发展轨迹上的一个早期数据点。”

具体特点包括：

提供多层推理模式（即时/思考/深度推理）

在科学、健康、数学问答方面表现较强

主打“小型、高速”模型定位

研发周期约9个月

换言之，Muse Spark更像是“起跑信号”，而非终局产品。

全面嵌入生态：电商智能体成重要落地场景

在应用层面，Muse Spark将直接嵌入Meta核心产品矩阵：Facebook、Instagram、WhatsApp。

其中一个重点方向是AI购物助手（Shopping Agent）：

帮助用户搜索服装、家具等商品

提供推荐与决策支持

尚不能直接完成购买

这一布局与Meta广告、电商生态高度协同，显示其AI商业化路径正在逐步清晰。

技术路径引发争议：使用中美模型“蒸馏”

另一个值得关注的细节是，Muse Spark的训练方式，它使用了多种第三方开源模型，包括阿里巴巴的千问，同时也借鉴了OpenAI和谷歌模型

Meta表示采用“蒸馏”等行业通行技术，并设有严格安全措施。

不过，这一做法在当前国际AI竞争的背景下显得敏感，可能引发监管与地缘政治层面的讨论。

AI战略转折点：从“理想主义”走向“现实竞争”

综合来看，Muse Spark的意义远超一款模型本身：

战略转向确认：从开源理想主义转向闭源商业竞争；

组织改革初见成效：超级智能实验室开始产出成果；

商业化路径逐渐清晰：AI助手+广告+电商形成闭环；

竞争仍在早期阶段：与OpenAI和谷歌差距尚未弥合。