Muse Spark от Meta здесь – и он с закрытым исходным кодом

      Вкратце: Meta выпустила Muse Spark, первую модель из Meta Superintelligence Labs, подразделения, созданного под руководством Александра Ванга после того, как компания потратила 14,3 миллиарда долларов на приобретение доли в Scale AI. Модель была заново разработана с нуля за девять месяцев, она изначально мультимодальна, вводит режим рассуждений «Размышляющий», который запускает подагентов параллельно, и теперь обеспечивает работу Meta AI на платформах компании. В отличие от наследия Llama от Meta, она является закрытым исходным кодом.

      Появление модели завершает главу, начавшуюся в июне 2025 года, когда Марк Цукерберг объявил о создании Meta Superintelligence Labs и назначил Ванга первым главным AI-офицером компании. Мандат был четким: догнать OpenAI, Anthropic и Google, и сделать это с командой и инфраструктурой, специально созданными для этой задачи. Девять месяцев спустя эта команда имеет что показать.

      Девять месяцев на перестройку стека

      «Девять месяцев назад мы заново построили наш AI стек с нуля», — написал Ванг в X в среду. «Новая инфраструктура, новая архитектура, новые каналы данных. Muse Spark — результат этой работы, и теперь он обеспечивает работу Meta AI». Это заявление является прямым признанием того, насколько глубоко была проведена перестройка: это не тонкая настройка существующей архитектуры, а замена основной инфраструктуры, на которой обучаются модели Meta.

      Модель, известная внутри компании как Avocado, была задержана ранее в этом году после того, как не дотянула до конкурентов в внутренних тестах на рассуждение, кодирование и написание. Выпуск в среду предполагает, что эти пробелы были устранены до такой степени, что Meta считает их конкурентоспособными, даже если общая картина бенчмарков остается смешанной. Формулировка Ванга подчеркивает процесс, а не продукт: Muse Spark описывается как первая в семействе моделей, а не как окончательный ответ лидерам на переднем крае.

      💜 технологий ЕС Последние новости из технологической сцены ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного AI-искусства. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас! Muse Spark изначально мультимодален, принимает голосовые, текстовые и визуальные входные данные, с текстовым выводом только на старте. Он работает в быстром режиме для неформальных запросов и в новом режиме «Размышляющий», который организует несколько подагентов для параллельного рассуждения, что является прямым предложением конкурировать с расширенными режимами рассуждений, предлагаемыми Gemini Deep Think от Google и GPT-5.4 Pro от OpenAI. К выпуску прилагается ключевое утверждение об эффективности: Meta утверждает, что Muse Spark достигает своей способности к рассуждению, используя более чем в десять раз меньше вычислительных ресурсов, чем Llama 4 Maverick, благодаря технике обучения, называемой «сжатием мыслей», при которой модель штрафуется во время обучения с подкреплением за чрезмерное время размышлений, что заставляет ее решать задачи с меньшим количеством токенов рассуждений без ущерба для точности.

      Где бенчмарки рассказывают сложную историю

      Опубликованные Meta бенчмарки ставят Muse Spark на четвертое место в Индексе Искусственного Интеллекта v4.0, с оценкой 52, позади Gemini 3.1 Pro Preview и GPT-5.4 (оба по 57) и Claude Opus 4.6 (53). Общий рейтинг отражает действительно смешанный профиль производительности, а не единый недостаток.

      На GPQA Diamond, бенчмарке научного рассуждения для выпускников, Muse Spark набрал 89,5%, уступая 94,3% Gemini 3.1 Pro, 92,8% GPT-5.4 и 92,7% Claude Opus 4.6. На ARC AGI 2, бенчмарке абстрактного рассуждения, разрыв более значителен: Muse Spark набрал 42,5 в режиме Размышления против 76,5 Gemini 3.1 Pro и 76,1 GPT-5.4, разница, которая предполагает, что архитектура параллельных подагентов модели не полностью закрывает дистанцию в задачах абстрактного рассуждения. В области программной инженерии Muse Spark набрал 77,4% на SWE-bench Verified.

      Области, в которых Muse Spark лидирует, специфичны и, не случайно, соответствуют тем конкретным преимуществам, которые Meta может предоставить. На CharXiv Reasoning, который тестирует понимание фигур и графиков из изображений, Muse Spark набрал 86,4 в режиме Размышления, опередив как Gemini 3.1 Pro (80,2), так и GPT-5.4 (82,8). На HealthBench Hard, оценке медицинского рассуждения, Muse Spark набрал 42,8%, что отражает обучение модели на данных, собранных в сотрудничестве с более чем 1,000 врачами. Claude Opus 4.6 набрал 14,8% на той же оценке; GPT-5.4 набрал 40,1%.

      Шоппинг, здоровье и тезис о «персональной суперинтеллектуальности»

      Результат по медицинскому бенчмарку не случайен. Аргумент о дифференциации Meta для Muse Spark в значительной степени основывается на способности модели сочетать общую способность к рассуждению с конкретными данными, которые Meta имеет над своими конкурентами: три миллиарда пользователей, их интересы, их социальные графы и теперь их запросы о здоровье. Цукерберг описал Muse Spark как «ассистента мирового класса, особенно сильного в областях, связанных с персональной суперинтеллектуальностью, таких как визуальное понимание, здоровье, социальный контент, шоппинг, игры и многое другое» в посте на Facebook, сопровождающем выпуск.

      Специальный режим шоппинга представляет собой наиболее четкое выражение этого тезиса. Эта функция опирается на контент от создателей в экосистеме Meta наряду с сигналами о интересах и поведении отдельных пользователей, позволяя делать рекомендации, которые модель общего назначения, обученная без этого контекста, не может легко воспроизвести. Возможности в области здоровья следуют той же логике: модель, обученная с 1,000 врачами в команде, может анализировать питательную ценность фотографии еды или предоставлять структурированные рекомендации по диетическому здоровью такими способами, которые модель общего назначения не производит надежно. Это области, где данные платформы Meta действительно являются конкурентным преимуществом, а не маркетинговым заявлением.

      Muse Spark в настоящее время обеспечивает работу запросов в приложении Meta AI и на сайте Meta.ai и будет расширяться на Facebook, Instagram и WhatsApp. Meta также активно развивает команду MSL через приобретения, последнее из которых — Moltbook, социальная сеть AI-агентов, соучредители которой присоединились к MSL напрямую. Совокупный эффект — это подразделение, которое собирает как модели, так и агентскую инфраструктуру для работы на их основе.

      Закрытая модель от компании, которая создала Llama

      Деталь, которая привлечет наибольшее внимание со стороны сообщества разработчиков Meta, — это та, что скрыта в объявлении о продукте: Muse Spark является закрытым исходным кодом. Серия Llama от Meta установила шаблон для разработки моделей AI с открытым исходным кодом до 2025 года, при этом последующие версии предоставили основу для тысяч приложений, исследовательских проектов и конкурирующих продуктов. Muse Spark нарушает этот шаблон.

      Meta указала, что надеется выпустить будущие версии модели под лицензией открытого исходного кода, рассматривая текущее закрытие как временное, а не стратегическое. Более откровенное толкование заключается в том, что модели с открытым исходным кодом, как бы ценны они ни были для развития экосистемы, жертвуют конкурентным преимуществом, которое приходит от сохранения архитектурных инноваций в тайне, пока конкуренты пытаются сократить разрыв в возможностях. Поворот к закрытой модели — это сигнал о том, что Meta теперь считает себя в гонке, в которой она может позволить себе проиграть меньше кругов.

      Арифметика ставки в 14,3 миллиарда долларов

      Сделка с Вангом была структурирована как инвестиция Meta в 14,3 миллиарда долларов за 49% безголосой доли в Scale AI, при этом Ванг переходит в Meta в качестве главного AI-оф