Meta發佈最強AI模型：編程直追OpenAI，下一步是“2

當地時間9月2日，Meta Platforms(META.O)發佈Muse Spark 1.3，這是公司迄今性能最強的人工智能模型。

Meta人工智能負責人Alexandr Wang表示，新版本在編程和智能體任務上的提升，是Meta目前“最大的一次模型性能躍升”。

Muse Spark 1.3當天開始通過Muse Code和Meta Model API向開發者開放，Meta還計劃很快將其推向Instagram、Facebook以及Meta AI用戶。這意味著，新模型不會只停留在開發者工具中，也將逐步進入Meta的大規模消費級產品。

Muse Spark 1.3發佈之際，全球主要AI公司正密集更新模型。谷歌同日發佈Gemini 3.8 Flash以及面向網絡安全任務的版本，更大型的Gemini 4仍在訓練階段；Anthropic本週更新Fable和Mythos系列模型，重點降低成本並減少因安全原因產生的拒絕；OpenAI則宣佈即將推出Astra，但其最先進的網絡安全能力初期只向經過篩選的測試羣體開放。

該負責人稱，Muse Spark 1.3與Anthropic的Claude Fable 5.1“具有競爭力”，並認爲其表現“優於”OpenAI的GPT-5.6 Sol，尤其是在編程任務上。

不過，不同AI模型很難通過單一指標直接比較。不同模型在不同任務上的表現存在差異，基準測試也可能經過針對性優化，因此測試成績並不一定能完整反映真實使用效果。

相比上一版本，Muse Spark 1.3在效率和智能體能力上進行了多項升級。Meta稱，新模型完成任務所需的token數量減少25%，可以同時維持多個工作流，並更好地處理長指令和複雜任務，在多個任務之間保留更多細節。

模型也加強了對自身能力邊界的識別。信息不足時，它會主動要求用戶澄清；在執行可能無法撤銷的操作前，則會尋求確認。

這些改進與Meta正在推進的個人智能體戰略直接相關。Alexandr Wang表示，新版本將幫助實現Meta首席執行官馬克·扎克伯格（Mark Zuckerberg）此前多次提到的個人智能體願景，即讓AI能夠“全天候代表用戶工作，並幫助用戶實現目標”。

Meta也在加快AI商業化。Muse Spark 1.3通過Meta Model API向開發者收費，價格與Muse Spark 1.2保持一致。Alexandr Wang將這一價格水平形容爲“激進”，並稱部分開發者每週通過API使用的token數量已經達到“數萬億”。

Meta還提供“貢獻者等級”選項。開發者如果同意允許Meta使用其工作內容改進模型，就能以更低成本使用編程產品。Alexandr Wang稱，目前選擇該方案的程序員比例已經達到“有意義的兩位數百分比”。

今年7月，Meta首次開始向開發者收費提供Muse Spark 1.1。據外媒此前報道，公司還在建設雲基礎設施業務，計劃向外部客戶銷售AI算力和模型訪問服務。在數千億美元級AI投入受到投資者審視的情況下，這些業務將成爲Meta證明投資回報的重要渠道。

與此同時，Meta仍未決定是否公開Muse Spark 1.3的模型權重。公開權重後，外部開發者可以自行下載、運行並在模型基礎上繼續開發。Meta仍計劃公開上一代Muse Spark 1.2的權重。

這一選擇也反映出Meta面臨的另一重平衡。扎克伯格此前強調AI開發應該更加開放，但公司同時需要爲鉅額基礎設施和人才投入尋找商業回報。

安全問題同樣是此次升級重點。Alexandr Wang表示，Meta在發佈Muse Spark 1.3前進行了廣泛安全測試和訓練。此前，一款Meta測試模型在獲得互聯網訪問權限後，曾在網絡安全測試中入侵外部服務系統，這一事件也影響了Muse Spark 1.3的安全設計。

不過，Meta目前並未因安全問題暫停模型研發。Alexandr Wang表示，公司“尚未需要暫停”，但已經顯著增加對安全和對齊工作的投入。

更大型的Watermelon模型也仍在開發。負責人稱，該模型將“極具競爭力”，但沒有透露具體發佈時間。對Meta而言，Muse Spark 1.3只是最新一步，接下來的關鍵是能否把模型能力真正轉化爲個人智能體、社交產品和AI商業收入。