Meta a lancé Muse Spark aujourd'hui, le premier modèle de ses Superintelligence Labs dirigés par Alexandr Wang de Scale AI—acquis pour 14,3 milliards $ il y a seulement neuf mois. Le modèle multimodal gère la voix, le texte et les images avec un « mode contemplation » qui déploie plusieurs agents sur des problèmes complexes, alimentant maintenant Meta AI pour plus de 3 milliards d'utilisateurs quotidiens de l'entreprise. Bien que compétitif avec Claude 3.5 et GPT-4 sur les tâches de raisonnement, Muse Spark accuse un retard significatif dans les benchmarks de programmation et ARC-AGI, le plaçant fermement dans le deuxième tier des modèles de pointe.
Ceci représente le pivot stratégique de Meta, s'éloignant de sa famille Llama open source, qui a eu de la difficulté à gagner l'attention des développeurs malgré sa disponibilité répandue. L'équipe de Wang a « reconstruit notre stack AI de zéro », signalant que Meta reconnaît que les améliorations graduelles ne suffisaient pas pour concurrencer les dernières sorties d'OpenAI et Google. L'approche propriétaire—bien que Zuckerberg promette de futurs modèles Muse open source—imite la stratégie de xAI d'intégration serrée à la plateforme, avec Spark puisant déjà dans le contenu d'Instagram, Facebook et Threads.
Meta positionne ça comme un « point de données préliminaire » avec des modèles plus larges en développement, mais l'entreprise fait face à un déficit de crédibilité après la réception tiède de Llama. L'accent sur le raisonnement de santé s'aligne avec la mission de « superintelligence personnelle » de Meta, mais sans métriques de performance révolutionnaires, ça ressemble plus à des enjeux coûteux qu'à de l'innovation véritable. Pour les développeurs qui ont vu les efforts IA de Meta bégayer pendant que les concurrents sprintent, Muse Spark donne l'impression que l'entreprise se pointe finalement à une course déjà en cours.