【生活中心／綜合報導】Meta Platforms今天（9日）天揭曉備受矚目的人工智慧（AI）模型Muse Spark，這是去年Meta為追趕對手OpenAI，所斥資組建「超級智慧實驗室」（Meta Superintelligence Labs）」的首張成績單。

這款體積小、速度快的AI模型，多模態感知、視覺生成能力十分強大，使用者拍下餐食照上傳，Muse Spark就能辨識商品規格、分析食物的營養成分、計算出預估熱量等。

Meta Platforms今（9）天揭曉備受矚目的人工智慧（AI）模型Muse Spark，這是去年Meta為追趕對手OpenAI，所斥資組建「超級智慧實驗室」（Meta Superintelligence Labs）的首張成績單。翻攝自Muse Spark 官網
Meta Platforms今（9）天揭曉備受矚目的人工智慧（AI）模型Muse Spark，這是去年Meta為追趕對手OpenAI，所斥資組建「超級智慧實驗室」（Meta Superintelligence Labs）的首張成績單。翻攝自Muse Spark 官網

Muse Spark體積小、速度快　「深思模式」抗衡對手

Meta表示：「這款初始模型設計上追求體積小、速度快，仍具備足夠能力推理科學、數學和健康領域的複雜問題；它是一個強大的基礎，而下一代產品已在開發中。」

此外，模型有「深思模式（Contemplating Mode）」，透過同時執行多個代理程式來提升推理能力，例如規劃家庭旅遊，它能同時啟動多個「子代理程式 （subagents）」，分別負責安排行程、比較景點與搜尋活動，大幅縮短運算時間並提供更完善的解答。這也使得Muse Spark能與Google的Gemini Deep Think和 OpenAI的GPT Pro等深度思考模式相抗衡。

Meta推出「深思模式」（Contemplating Mode），透過同時執行多個代理程式來提升推理能力。翻攝自Muse Spark 官網
Meta推出「深思模式」（Contemplating Mode），透過同時執行多個代理程式來提升推理能力。翻攝自Muse Spark 官網

優勢：多模態感知、視覺生成　劣勢：程式設計、抽象推理

Muse Spark不侷限於文字訊息對話，具備強大的「多模態感知（Multimodal Perception）」能力，用「看」就能懂世界。拍下餐食照，Muse Spark就能辨識商品規格、分析食物的營養成分、計算出預估熱量，Meta還特別與醫師團隊合作，開發能看懂健康圖表、提供醫療相關的參考資訊。

此外，「視覺化程式設計（Visual Coding）」的表現也相當優異，只需輸入簡單的文字指令，就能瞬間生成客製化網站，或是直接寫出一款簡單有趣的小遊戲。

獨立評估顯示，該模型在語言與視覺理解方面已接近市場領導者，如 Google、OpenAI、Anthropic），不過程式設計與抽象推理方面仍有差距，整體排名並列第4。

Muse Spark 在「視覺化程式設計 (Visual Coding)」的表現也相當優異。翻攝自Muse Spark 官網
Muse Spark 在「視覺化程式設計 (Visual Coding)」的表現也相當優異。翻攝自Muse Spark 官網

目前僅限美國使用　採「私人預覽」開源轉向更封閉

新模型目前僅在美國推出，與先前優先開發開放原始碼模型的策略不同，Muse Spark初期僅於Meta AI應用程式與網站提供，並採「私人預覽」形式開放給部分合作夥伴，顯示公司正從過去「開源」策略轉向更「封閉」模式。

Muse Spark最初將在Meta AI應用程式提供，但很快就會全面驅動WhatsApp、Facebook及Meta智慧眼鏡的各項 AI功能，觸及超過35億用戶。

在商業模式上，Meta正探索將AI與電商整合，例如在聊天機器人中嵌入購物功能，引導用戶直接購買商品。