4月9日 23:02
META发布MSL的首个大模型Muse Spark，模型落后+Capex ROI担忧略有缓解
META 发布自Llama4以来的首个通用大模型Muse Spark，整体能力回到第一梯队+路线转向闭源。在Artificial Analysis的测试中，Muse Spark分数达到52分仅次于Gemini 3.1 Pro、GPT-5.4和Opus 4.6，而25年的Llama 4 Maverick只有18分。细分能力上看，1）在多模态能力上表现出色，接近多模态SOTA模型Gemini 3.1 Pro；2）代码、长任务Agent推理能力稍显逊色。
META MSL部门数月动荡中的首个大模型成果，缓和市场对META AI团队稳定性和能力的担忧。25年6月META对价143亿美元收购Scale AI 49%股权，将Scale AI创始人Alexandr Wang任命为新成立的MSL（META SuperIntelligence Labs）部门负责人，MSL旗下包括FAIR、TBD等4个小组，此后META AI团队出现动荡，一方面重金招募外部AI人才，另一方面Yann Lecun、田渊栋等元老离职，团队整合至Alexandr Wang统合管理。Muse Spark对近期的META而言已是较为合格的成果。
核心观点：在市场对META AI前景普遍悲观的当下，Muse Spark发布一定程度上修正了Capex ROI悲观预期，高Capex+高额AI人才薪酬包投入换回了相对Llama4显著进步的第一梯队模型，模型能力重回前列下对AI人才吸引力提升，AI部门有望重回正向循环中。但仍需关注：1）Muse Spark在商业化加速的代码和长任务Agent推理等领域的差距短期补足有难度，B端商业化仍有待验证。2）C端商业化路径依旧不清晰：B端能力暂不领先的情况下，Muse Spark正将“沉思模式”免费下放到集成于META APP矩阵的C端助手中，潜在变现路径AI购物等方向暂不成熟。
#根据彭博一致预期2026年META Gaap利润为765亿美元，相对4.8日收盘价估值约为26年20xPE。
