在 AI 競爭進入白熱化的 2026 年，Meta 於 4 月 8 日正式吹響了新一輪技術革命的號角。由前 Scale AI 執行長 Alexandr Wang 領軍的新部門Meta 超級智慧實驗室（Meta Superintelligence Labs，簡稱 MSL）在歷經九個月的徹底重構後，交出了第一張成績單，全新世代 AI 模型 Muse Spark。
根據 Meta 官方發表的《Introducing Muse Spark: Scaling Towards Personal Superintelligence》，表達了該公司 在 AI 戰略上的調整。Muse Spark 打破了過去 Llama 系列引以為傲的開源策略，轉向了閉源專有（Proprietary）模式，宣告 Meta 正式邁入以生態系為核心的個人超級智慧（Personal Superintelligence）階段。初期僅在 Meta AI應用程式和網站上讓大家測試使用，之後未來數週內，Muse Spark 將成為該公司旗下 WhatsApp、Instagram、Facebook 和Meta智慧眼鏡系列產品中的預設 AI 模型。
打掉重練的 Muse Spark 核心架構
過去九個月，MSL 團隊將 Meta 的 AI 基礎設施、資料管線與模型架構徹底翻新。作為新系列的首發模型，Muse Spark 刻意被設計得輕巧、快速，但在複雜的推理能力上卻能和 AI 產業先進模型能競爭。
官方列出了他們和主流模型的測試對比 :
原生多模態感知（Native Multimodal Perception）
過往許多模型是將視覺與語言模組拼湊在一起，而 Muse Spark 從底層架構便原生具備了看懂真實世界的能力，擁有強大的視覺思維鏈（Visual Chain of Thought）。
實測可以試試看，我們不需輸入文字，只需拍下機場超商的零食貨架，Muse Spark 就能自動辨識、分析，並為你排列出蛋白質含量最高的商品。AI 不再只是被動地等你用文字解釋世界，而是真正做到與你一起看世界。
推理的沉思模式（Contemplating Mode）
為了應對 Google Gemini Deep Think 與 OpenAI GPT Pro 的挑戰，Muse Spark 引入了 Instant（即時）、Thinking（思考）以及全新的Contemplating（沉思）三階層推理模式。
在沉思模式下，系統能支援多 AI 代理人體協作（Multi-agent orchestration），讓多個子代理（Sub-agents）在背景平行運算。例如當用戶要求規劃一場複雜的家庭旅遊時，一個代理會負責分析不同地點的氣候，另一個負責尋找適合兒童的活動，最終快速統合成一份具備專家水準的完整方案。
在 Humanity’s Last Exam 與 FrontierScience 等困難的基準測試中，該模式均取得了驚豔的成績。
測試時推理最佳化與高效能
Meta 強調 Muse Spark 在推論效率上做出了重大突破。透過最佳化測試時推理（Test-time reasoning），模型學會在確保精準度的同時壓縮不必要的思考 token，使其能以更低的算力消耗，達成甚至超越過去同級模型的科學與數學推理表現。
視覺化開發實作的新體驗
Muse Spark 發布後，開發者社群（如 Hacker News 與 Reddit 的 r/LocalLLaMA）便快速展開了實測。相較於空泛的跑分，Muse Spark 在實體世界的應用場景展現了不錯的新能力。
1、突破性的視覺程式設計（Visual Coding）實作
雖然 Meta 坦承模型在純後端的長文本程式碼專案中仍有進步空間，但在視覺化開發上卻讓業界大開眼界。
實測發現，只要給予簡單的提示詞，Muse Spark 就能自動生成一款能在瀏覽器執行的復古街機小遊戲，或是用於規劃驚喜派對的客製化儀表板。它能直接處理視覺化的 UI 佈局與工具調用，讓沒有深度程式背景的用戶也能快速打造互動式網頁體驗。
2、專業級的健康醫療諮詢（Health & Medical）
健康是用戶最常尋求 AI 協助的場景之一。Meta 本次特別與超過 1,000 位專業醫師團隊合作，深度客製化訓練了 Muse Spark 的醫療推理能力。
測試顯示，Muse Spark 不僅能精確解析複雜的醫療影像與資料圖表，用戶只要上傳一餐的照片，它就能快速給出卡路里與營養素評估，提供兼具視覺錨定與醫學根據的健康指導。
3、打破文字框架的購物模式（Shopping Mode）與社群檢索
Muse Spark 最強大的護城河，在於其背後 Meta 生態系龐大的社交圖譜（Social Graph）。
它內建了全新的購物模式，能直接汲取 Instagram、Threads 與 Facebook 上創作者的風格趨勢與品牌故事。當用戶詢問某個旅遊景點或當地趨勢時，Muse Spark 能夠找出當地人（Locals）的公開貼文或社群討論。這種不依賴冰冷搜尋引擎、充滿人味且具備豐富上下文的解答，是其他 AI 難以複製的體驗。
告別開源，走向商業化閉源
Muse Spark 帶給產業界的新印象，莫過於它是一款閉源（Closed-source）模型。
過去幾年，Meta 憑藉 Llama 家族穩坐開源 AI 霸主的寶座。然而，隨著 MSL 實驗室的成立，Meta 的戰略發生了 180 度大轉變。目前 Muse Spark 的模型與程式碼不對外公開，僅透過官方 App（meta.ai）提供服務，並規劃未來僅透過私有 API 授權給特定合作夥伴。
此舉在開源社群引發了兩極討論。但從商業角度來看，這明確宣示了 Meta 的企圖，藉由輕量且極速的專有模型，擺脫對第三方（如早期對外合作）的依賴，大幅降低在旗下各平台執行的推論成本，並將最高階的 AI 能力牢牢鎖在自己的生態系中。
Zuckerberg 的團隊對外說明，Llama 仍會繼續更新開源版本，只是角色從尖端旗艦降到第二線的開放模型選項。Muse Spark 則是新的 proprietary tier，官方保留「希望將後續版本開源」的可能性，但目前架構和旗艦權重都封閉。
邁向個人超級智慧的野心
Meta 官方的宣言說，真正的世界移動得很快，且大部分無法塞進一個文字框裡。（The real world moves fast, and most of it does not fit into a text box.） —— Meta
這可能就是 Muse Spark 想展現出來的實際輪廓。在接下來的幾週內，這股新世代 AI 模型將全面部署於 Meta 的 WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger 以及擁有第一人稱視角的 Ray-Ban Meta 智慧眼鏡中。
當全球數十億用戶開始在日常生活中依賴這個能看懂架上商品、能幫你規劃行程、甚至能自動寫遊戲的超級助理時，AI 轉入真實生態系進行新的競爭狀態。揮別了 Llama，新的 Muse Spark 之後到底會如何發展呢?
可以到 Meta 官方開好的 Meta.AI 網站一探究竟。
