Meta在2026年4月推出的「Muse Spark」，是該公司首款自有的閉源基礎AI模型。一向以人人皆可自由使用的「Llama」系列著稱的Meta，為何轉向不公開內部結構的路線？本文整理這款出自新設組織Meta Superintelligence Labs的模型定位，以及Meta接下來必須跨越的難關。
Muse Spark新在哪裡
Muse Spark最大的特點，是它偏離了Meta一直堅持的「開放權重（公開模型內部）」方針，以不公開內部結構的閉源模型之姿登場。Meta由此正式踏上OpenAI、Anthropic與Google所走的自研模型路線。
根據Meta公布的基準測試，Muse Spark在許多任務上與OpenAI、Anthropic、Google的主力模型不相上下。不過它並非在所有項目上都更為出色，現階段「追平」比「領先」更貼近實情。Meta在模型訓練手法上下功夫，著力提升運算效率，對於想要壓低運行成本的使用者而言，這可能成為差異化的賣點。
在哪裡運行
Muse Spark的設計與其說是面向外部開發者，不如說是先融入Meta自家的服務。它會嵌入Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger等主力應用程式，嵌入獨立的「Meta AI」應用程式與網站，以及Ray-Ban Meta智慧眼鏡這類搭載AI的裝置。
換言之，把AI直接放進數十億既有使用者的使用動線，正是Meta的基本策略。與此同時，讓外部開發者透過API使用Muse Spark底層技術的計畫也在同步推進，Meta已開始與部分早期合作夥伴進行測試，並表示將於近期開放使用。
巨額投資與「超級智慧實驗室」的由來
Muse Spark的問世，是Meta在2025年大手筆延攬人才的成果。Meta斥資約143億美元（約2.29兆日圓），收購資料基礎設施企業Scale AI約一半的（不具投票權的）股份，並將其共同創辦人Alexandr Wang納入麾下，出任Meta首位首席AI長。※1 美元 = 160 日圓（截至 2026 年 6 月 14 日）
Wang領導的新組織就是Meta Superintelligence Labs，Muse Spark正是這家實驗室推出的第一款模型。組織新設的背景，是2025年發表的「Llama 4」未能贏得開發者支持，迫使CEO馬克·祖克柏重新檢視公司的AI策略。延攬前GitHub CEO納特·弗里德曼等知名AI人才，也是同一思路的一環。
Meta必須跨越的難關
即便技術上已經追平，Meta仍面臨數道難關。其一是開發者的信任。對於重視Llama開放性的族群來說，轉向閉源路線讓人產生距離感，如何重新贏回開發者社群仍是未知數。
其二是持續推出新功能、新模型的頻率。OpenAI、Anthropic、Google都以較短的間隔不斷更新，使用者早已習慣這樣的節奏。Wang把Muse Spark形容為面向未來的「前菜」，並預告將推出規模更大的模型，但能否延續這股氣勢，將成為評價的分水嶺。
業務層面的因素同樣不可忽視。Meta的營收至今仍有98％來自廣告，能否把AI培養成直接的收入來源尚屬未知。該公司還在2026年5月裁員約8,000人，組織根基也出現動搖。從支撐廣告業務的AI，轉向讓使用者願意付費的AI產品——Muse Spark能否成為這個轉捩點，將牽動Meta未來數年的走向。
總結
Muse Spark是Meta Superintelligence Labs推出的首款基礎AI，象徵這位開源先行者轉向自研路線。它以嵌入主力應用程式與Ray-Ban Meta眼鏡為核心，以運算效率為武器，同時背負著重建開發者信任、更新頻率與商業化等課題。在效能追平主力模型的當下，關鍵在於Meta能否從此保持節奏。
