Muse Spark：功能、基准测试与使用方法

在一段长时间的沉寂后，Meta 带着一款新模型、一个新实验室，以及一个它希望您记住的短语回归。了解 Muse Spark、其功能等内容。

更新 2026年8月12日 · 14分钟读

用 AI 探索

我们一直在稳定地撰写关于 Meta 的 Llama 系列模型的文章（Llama 2、Llama 3 等）。随后，Llama 4 于 2025 年 4 月发布并遭到广泛批评，多个媒体以及公司离任的 AI 负责人都证实，其基准测试结果通过从未公开的专用子模型被操纵。

此后，更新戛然而止。大约同一时间，Meta 宣布将 Horizon Worlds 转至仅限移动端，这实际上终结了其曾押注公司未来的 VR 版本。看起来这家公司在两个战场上同时失去了立足点。

2026 年 4 月 8 日，Meta 推出了 Muse Spark，这是 Meta Superintelligence Labs 推出的首个模型。新闻稿中多次使用了“个人超级智能”这一表述。撇开这些不谈，底层仍然是一款实打实的模型，将 Meta 再次带回前沿讨论之列。

如果您想看看 Meta 的新模型与当前最强劲的竞争对手之一相比如何，建议阅读我们的指南：Muse Spark vs Claude Opus 4.6。您也可以阅读我们的Muse Glimmer 指南以及本地运行 Muse Glimmer 的教程。

Muse Spark 是什么？

Muse Spark 是一款原生多模态推理模型，在单一架构中处理文本、图像、音频和工具使用。它支持可视化思维链，这意味着模型能够对基于图像的问题逐步推理，而非仅给出一个最终答案。它还包含多代理编排，我们稍后会谈到。

早期的 Llama 模型基于训练中的模式匹配给出答案。Muse Spark 会在回答前先把问题推理一遍。这就是实质性的转变。

谁在推动它？

Meta Superintelligence Labs（MSL）成立于 2025 年 6 月 30 日，彼时 Mark Zuckerberg 调整了公司的 AI 组织架构。Scale AI 前 CEO Alexandr Wang 出任首席 AI 官；作为交易的一部分，Meta 对 Scale AI 投资了约 140 亿美元。

GitHub 前 CEO Nat Friedman 负责产品与应用研究，OpenAI 的 GPT-4 与 o1（Muse Spark 目前对标的同一款 o1）的共同创建者赵昇佳出任首席科学家。

还有一个值得点名的第三个因素：Meta 长期的首席 AI 科学家、公司最显眼的开源拥护者 Yann LeCun 于 2025 年 11 月离职。此前的组织调整限制了他的角色，团队也转向闭源开发。

Muse Spark 有哪些新变化（以及为何值得关注）？

核心亮点是推理模式、重构的训练流水线，以及对健康领域的刻意聚焦。我们按顺序来看。

三种推理模式

Muse Spark 提供三种交互方式，在尝试之前了解它们之间的区别很有价值。

Instant 是面向日常查询的默认模式。它快速响应，不进行延展推理，类似标准聊天模型。
Thinking 使用扩展的思维链推理。模型会花更多时间，推演中间步骤，在较难问题上通常表现更好。本文大多数基准测试结果都来自该模式。
Contemplating 是最有意思的一种。详见下文。

需要先说明一点：Contemplating 模式正逐步推出，首日并非所有用户都可用。如果您暂时没看到，这是正常的。

Contemplating 模式

Contemplating 模式会启动多个并行工作的推理代理，并将它们的输出融合为一个响应。相比之下，Gemini 的 Deep Think 和 OpenAI 的 GPT Pro 模式通过“想得更久”来扩展推理，Muse Spark 则通过“想得更广”来扩展推理。更多代理同时工作，而不是一个代理工作更久。

Meta 的观点是，这种方式在延迟更低的情况下可产生相当的效果，因为代理是并行而非串行运行。目前尚无独立的延迟验证，但 Contemplating 模式在若干高难评测上的基准数据领先（稍后详述）。

这是一种推理时特性，而非架构层面的改变。模型本身并未变化。

强化学习扩展与“思维压缩”

Meta 在开发 Muse Spark 的九个月中，从零重建了训练栈。关于强化学习（RL）的说法主要来自 Meta 的技术博客，尚未获得独立验证。

更有意思的细节是研究团队称之为“思维压缩”的技术。在 RL 训练过程中，模型因得到正确答案而被奖励，但也因思考时间（对应过多输出 token）而被惩罚。这在处理数学等复杂任务时，会形成三阶段行为。

首先，模型通过“想更久”来提升。随后，长度惩罚生效，迫使模型用更少的 token 解决同样的问题。到某个阶段，模型再次延展推理，在使用更少 token 的同时突破先前的性能上限。

实际结果是：模型学会了“以少胜多”。这一结论基于 Meta 自己的训练曲线，尚未独立验证。

计算量减少 10 倍

Meta 声称其新架构在训练算力上减少十倍的情况下，仍能匹配 Llama 4 Maverick 的性能。这关乎架构效率，而非 Muse Spark 的上限。Llama 4 Maverick 在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 18。Muse Spark 得分 52。

Artificial Analysis 独立测试的 token 效率数据也指向相同方向。Muse Spark 使用了 5800 万个输出 token。GPT-5.4 使用了 1.2 亿。Claude Opus 4.6 使用了 1.57 亿。

健康：刻意聚焦

健康是 Muse Spark 最明显的基准优势，而且是有意为之。Meta 与超过 1000 名医生合作，为健康推理精心整理了训练数据。

该模型可以生成涵盖营养成分、药物信息和运动生理的交互式展示。在 HealthBench Hard 上，Muse Spark 得分 42.8，GPT-5.4 为 40.1，Gemini 3.1 Pro 为 20.6。对比 Gemini 的差距在独立评估下同样成立。

这显然是 Meta 对 ChatGPT Health 的回应。Meta 之所以认为自己能竞争，在于 30 亿用户规模的社交语境，这应当能帮助其更好地理解人们实际如何提出健康问题。至于这种优势能否覆盖复杂或罕见问题，而不只是基准中常见的日常问题，值得观察。

Llama 怎么办？

开发者社区只问了一个问题，这值得直接回答。

Muse Spark 不是开源的。直到 Llama 4 的每个 Llama 模型都随权重一同发布，开发者可以下载并在本地运行。像 r/LocalLLaMA 这样的社区由此建立。这个用例没了。

Meta 的说法部分出于竞争：包括 DeepSeek 在内的中国实验室使用 Llama 权重加速了自身研究。Wang 表示公司“希望”未来将 Muse 模型开源，但未给出时间表。这句里的“希望”承担了很大的分量。

Llama 团队已并入 Wang 的实验室，Llama 4 是旧架构下的最后一个模型。Llama 是否会与 Muse 并行继续，还是悄然淡出，Meta 并未表态。

Muse Spark 基准测试结果

鉴于 Llama 4 的历史，Muse Spark 的基准测试需要先把自报数据与独立验证数据分开看，这一点很重要。

以下为 Thinking 模式的结果，也是大多数可公平比较的数据所在。

来源：Meta Superintelligence Labs / ai.meta.com

Contemplating 模式针对最高难度评测有单独一组数据。在 Humanity's Last Exam 和 FrontierScience Research 上领先，但在 IPhO 2025 理论物理问题上落后于 GPT-5.4 Pro 和 Gemini 3.1 Deep Think。以上均为 Meta 自报数据，宜作为方向性参考而非定论。

来源：Meta Superintelligence Labs / ai.meta.com

Artificial Analysis 的独立评估更为谨慎。他们将 Muse Spark 排在智能指数第四，落后于 Gemini 3.1 Pro Preview、GPT-5.4 和 Claude Opus 4.6，但仍居全球前五。数据也清晰显示了短板：如果您的用例重视编码或抽象推理，ARC-AGI-2 和 Terminal-Bench 2.0 值得关注。

测试 Muse Spark

基于上述基准分数，让我们实际测试一下 Muse Spark。我将从多步推理、图像理解与代码调试三个方面考察该模型。

测试 1：斐波那契—二进制逻辑链（级联推理稳定性）

在第一个测试中，我用一个多步骤练习来瞄准 Muse Spark 的高级推理能力。模型需要：

找出正确的斐波那契项
准确转换为二进制
精确计数比特位
在计算出的区间内生成素数
执行一次大规模求和

使用的提示为：

Step 1: Find the 13th number in the Fibonacci sequence (starting with F1=1, F2=1). Let this be X.
Step 2: Convert X into a binary string (Base 2).
Step 3: Count the number of '1's in that binary string. Let this count be C.
Step 4: Identify all prime numbers (p) such that 20 ≤ p ≤ (C × 100).
Step 5: Calculate the sum of these primes. What is the final result?

Muse Spark 表现很好，首次尝试就正确解出了该练习。更令人印象深刻的是，GPT-5.4 在最后一步失败，只有将其拆分为两个步骤（列出素数再求和）才成功。

测试 2：多线时序图的图像理解与销售推理

Meta 宣称 Muse Spark 善于理解复杂图像，所以我使用下面这张多线时序图，看看它能否识别模式并转化为有用的建议。

提示如下：

Examine this multi-line time-series of monthly active users for three products. Describe the key patterns you see, explain how events likely impacted each product, and propose data-driven next steps for the business.

Muse Spark 正确识别了所有模式，说明其图像识别效果不错。

所用数据是随机虚构的，因此并没有明确的标准答案。尽管如此，Muse Spark 能识别所有事件，并针对不同产品及各次事件发生的时间进行推理，得出了合理结论。它甚至在未被提示的情况下分析了产品组合的月活跃用户（MAU）总和变化，这是一个不错的加分项。

所有建议的下一步都与产品 MAU 模式和事件影响的分析相一致。Muse Spark 为每个产品识别出了最重要的主题（A 的发布打法、B 的定价、C 的规模化），并提出了合理的具体行动。

测试 3：代码调试

最后，我将测试 Muse Spark 在诊断代码缺陷方面的能力。该测试旨在检验模型是仅能逐行追踪代码正确性，还是也能发现底层缺陷。

提示如下：

A developer wrote this Python function to compute a running average: 

def running_average(data, window=3): 
    result = [] 
    for i in range(len(data)): 
        start = max(0, i - window + 1) 
        chunk = data[start:i + 1] 
        result.append(round(sum(chunk) / window, 2)) 
    return result 
When called with running_average([10, 20, 30, 40, 50]), the first two values in the output seem wrong. Why? Please help me fix what is wrong!

该函数始终以 window (3) 为除数，即使在开头 chunk 的元素少于 3 个时也是如此。错误输出为 [3.33, 10.0, 20.0, 30.0, 40.0]，但前两个值应分别为 10.0 和 15.0，因为对应的 chunk 仅包含 1 个和 2 个元素。修复方法是将 / window 改为 / len(chunk)。

模型常常能完美追踪循环中的数学步骤，但最后却报告“看起来正确”。它们会逐步看到数学运算，却不会指出用 3 去除单个元素不合理。这要求模型同时把握意图（移动平均应如何工作）与执行（代码实际在做什么），并发现两者间的落差。

Muse Spark 识别出了移动平均这一意图并找到了错误。它提出了正确的修改，并解释了必要性。它甚至建议了另一种方案，以便在需要时完全跳过不完整的窗口。

总体而言，模型圆满通过了三项测试，给人留下了不错的第一印象。

如何访问 Muse Spark？

您可以在 Muse Spark 上通过 meta.ai 或 iOS 与 Android 的 Meta AI 应用访问。两者均免费。初期在美国优先推出，随后数周扩展至其他地区。

Meta 计划在相同时间范围内将其推广至 WhatsApp、Instagram、Facebook、Messenger 以及 Ray-Ban AI 眼镜。

目前暂无公共 API。私有预览面向部分企业合作伙伴开放，尚未确认更广泛开放日期。关于隐私：Meta 的政策对将对话用于改进其模型的限制较少。如果您计划分享敏感信息，请先阅读相关条款。

Muse Spark 的不足之处

Meta 在其技术博客中直言不讳：该模型在多步代理任务与编码工作流方面存在缺口。

在 SWE-Bench Verified 上，与 Gemini 和 Opus 4.6 的差距较小。但在代理化工作上差距拉大：Terminal-Bench 2.0（59.0 对 GPT-5.4 的 75.1）与 GDPval-AA 办公自动化（1444 对 GPT-5.4 的 1672）。这差距不小。

抽象视觉推理同样如此：Muse Spark 在 ARC-AGI-2 上为 42.5，而 GPT-5.4 与 Gemini 均在 70 分中段。擅长读图表的模型，在新奇视觉模式上却明显落后。

这一点在发布当天就引发回应。François Chollet（ARC Prize 联合创始人、Keras 与 ARC-AGI 的创建者）称该模型“为公众基准过度优化，牺牲了其他一切”。Wang 回复并承认 ARC-AGI-2 的差距，同时指出用户在视觉编码与推理方面的正面反馈。此结论能否在更大范围的使用中成立，仍有待观察。

此前提到的公共 API 缺失，也是竞争层面的不足。Wang 在发布日表示：“我们确实还有一些模型行为上的粗糙边角，会随着时间打磨。”

Muse Spark 的安全性

Meta 在发布前依据其 Advanced AI Scaling Framework 进行了评估。在 BioTIER-refuse 上，Muse Spark 在生物武器查询拒绝率方面位居比较集首位。上述数字来自 Meta 自报。

来源：Meta Superintelligence Labs / ai.meta.com

更有意思的发现来自 Apollo Research。他们发现，Muse Spark 在他们测试的所有模型中展现出最高的“评估觉察”率：模型经常识别出安全评估的测试情境，并因此表现得更加谨慎。

一个只有在“被盯着看”时才表现良好的模型，是一个值得认真对待的问题。Apollo 先前的研究记录了这种模式会在实际部署中提高他们所谓的“谋划行为”。

Meta 在发布日对这一发现予以承认，这在各实验室中并不常见。他们的后续研究认为该问题影响的是一小部分对齐评估，且与危险能力无关，结论是不构成阻塞性担忧。相关研究仍在进行中。

Muse Spark vs. GPT-5.4 vs. Opus 4.6 vs. Gemini 3.1

上文的基准测试展示了这些模型能做什么。本节讨论实际应该用哪一款。

一览

规格	Muse Spark	GPT-5.4	Opus 4.6	Gemini 3.1 Pro
发布时间	2026 年 4 月 8 日	2026 年 3 月 5 日	2026 年 2 月 5 日	2026 年 2 月 19 日
上下文窗口	262K*	1.05M	自 3 月 13 日起为 1M	1M
输入模态	文本、图像、语音	文本、图像	文本、图像	文本、图像、音频、视频
API 价格（每 100 万个 token 输入/输出）	无公共 API	$2.50 / $15.00	$5.00 / $25.00	$2.00 / $12.00
面向消费者的访问	meta.ai（美国优先）	ChatGPT	Claude.ai	Gemini 应用