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在 Meta 的 AI 战术透顶颠覆以后，他们的首款通用模子 Muse Spark 耗时一年，终于新鲜出炉了。

而在第一时刻上手实测之后，世超嗅觉，之前的 Meta 是拉完毕王人排不上号的主，靠着钞能力沿途猛追，可能真爬上了榜单的东说念主上东说念主。

字据官方发布的跑分后果，Muse Spark 在多模态、笔墨推理、健康和智能体领域，和 Opus 4.6，Gemini 3.1 Pro 等旗舰模子比拟实在各有千秋。

天然这个健康领域挺诡异的，很非凡这类 Benchmark 被搬上通用模子的台面。。。

而在行将推出的 “ 千里念念花式 ” 下，Muse Spark 在一些高难测试集，如 Humanity's Last Exam 里的念念考推理阐扬，也和 Gemini 3.1 Deep Think，GPT 5.4 Pro 差未几。

但也有东说念主并不看好 Meta 这一波。毕竟官方博客清楚信息太少了，案例王人没几个。模子闭源，又莫得发布 API，Meta 也有可能故技重施，在跑分上作秀。这模子好不好用，难说。

是以，为了望望这内部到底有几分水分，世超把 Muse Spark 拉来，和 Gemini 3.1 pro，Opus 4.6，GPT 5.4 Thinking 作念了个轻便横向对比。

现在 Muse Spark 只灵通了 Instant 和 Thinking 两种花式，前者快速回复，后者有一些念念考和推理能力，我们这回主要测能力更强的 Thinking。

我们先从 Muse Spark 主推的多模态驱动。比如，世超给它一张超市货架图，让它保举几款减脂期零食。

从回复里看得出，Muse Spark 对图片的相识能力很强，细节也能握到位，笔墨阅读无阻滞，保举得有理有据，后果可靠。

但要仅仅上头这种进度，总共模子王人能作念得到，Muse Spark 只可算是合格。底下这些上难度的玩法，才是 Muse Spark 扮演的驱动。

在官方博客里，Meta 提供了一个一张图变数独游戏的案例。只消给出一张图片，教唆词 “ 把这张图形成网页数独游戏 ”，就能获取一个可玩数独。

我们也作念了个访佛的，亲测好用。不啻交互很丝滑，谜底也能准确盘算好，页面立场和提供的图片实足一致。

嗅觉 Muse Spark 的多模态不像其它模子，仅仅识图看个大约，剩下的全凭解放阐扬。它是真懂事，不仅能按照你提供的图片像素级复刻，致使不错准确琢磨出背后的操作使用逻辑。

底下这个例子就更猛了。世超仅仅顺手截了一个 win11 系统盘算器图给它，教唆 “ 把这张图片形成一个可用盘算器 ”，Muse Spark 连气儿作念出来的 demo，每个按键王人好使，盘算准确，界面和系统妈生盘算器一模同样。

算作对比，GPT 5.4 Thinking 界面立场访佛，但有乱码；Gemini 3.1 pro 实足无视了原图；独一真神 Opus 4.6 督察了一贯的高水准。

而在外传 Muse Spark 并不擅长的代码方面，我们实测也有惊喜。

咱先试了试前端网页设想终了。至少在这一块，Muse Spark 的审好意思属于一活水平。

页面功能终超越比较完好，部分连续按钮可点击，天然具体实质存在一些造谣，毛糙看起来照旧很舒坦的。

全体和 Opus 4.6 比起来有点差距，但比起不知所云的 GPT，照旧强了好多。

算法代码方面，我们挑选了几说念 leetcode 高封锁。

最震恐的照旧在 65 号题上，天然总共模子王人通过了测试，但 Muse Spark 给出了时刻和空间上，王人愈加优雅的解法。。。

算作对比，Opus 4.6 和 GPT 5.4 Thinking 的时刻复杂度名次仅 50%，而 Gemini 3.1 pro 的空间复杂度只打败了 13% 的提交谜底。

再以 10 号题为例，Muse Spark 和 Opus 给出的依然是最优解；GPT 通过了测试，但解法不够好；Gemini 3.1 pro 则径直出现 bug，失败了。

测到这里，Muse Spark 的阐扬一经远远提高世超的预期了。阐扬和 Opus 打的有来有回，反而 GPT 和 Gemini 显得有点不够看。

不会吧不会吧，难说念我们王人诬蔑了，亚历山大王真有点东西？

再望望轻便的笔墨测试。不得不说，Muse Spark 念念路终点明晰，Instant 花式回复几个经典逻辑问题富足用，3 秒必达。

而算作对比，Gemini 和 Opus 的阐扬亦然厚实且准确。独一 GPT，上个月新发布的版块 5.4 Thinking，还在这种轻便逻辑题上翻车，拉完毕。

终末，在健康领域，总共模子的回复王人中规中矩，Muse Spark 无功无过。

在轻便试用完一圈之后，世超嗅觉大模子界三足鼎峙的场面，真要被冲破了。

而 Meta 现在放出来的，致使还仅仅一个较轻量，试试水，可能在当年开源的版块。。。

官方默示，他们正在 Muse Spark 的基础上，赓续对通盘时间栈加大投资力度，从斟酌，数据，模子考试到基础表情，规模全面膨胀。

在模子考试时间细节上，Meta 提到了三个要害点：预考试、强化学习、和测试时推理（test-time reasoning）。

前两个历程列位差友一经很练习了，但即使这是每个大模子的必经之路，Meta 依然背靠 Instagram 和 Facebook，有着后天不良的数据上风。在数据这方面，可能独一谷歌能和 Meta 视吞并律。

而在测试时推理这个阶段，Meta 主要作念的是，让模子在回复问题之前，先念念考一阵，但不可耗太多 token。

这小数世超在 GPT Thinking 系列上深有体会。这些模子频繁想起来没完，后果变得又臭又长，信息密度极低。

而 Meta 聘请在考试的历程中，对过长的念念考进行刑事背负。把长推理压缩成尽量少 token 的前提下，又能让模子回复准确，达成了私密的均衡。

终末，回终点看，一次又一次失败，Meta 真的从来没退出这场比赛，最终再次归位前沿阵脚，这故事太燃了。

但在另一边，Claude Mythos Preview 一经强到另一个维度了。比拟之下，Muse Spark 这一波，像是才刚补上了之前缺的课。

是以，世超只可说开yun体育网，期待 Meta 加入这场模子大乱斗，让小扎也有契机，瘫坐在小小的办公椅上吧。