Meta Muse Spark - nowy model ma dogonić Gemini i GPT, a przy tym zużywać ponad dziesięć razy mniej mocy niż Llama 4 Maverick

Firma Meta długo sprzedawała swoją sztuczną inteligencję jako wyścig na coraz większe liczby. Najnowszy model Meta Superintelligence Labs Muse Spark pokazuje, że dziś chodzi już o coś innego, a mianowicie o to, kto szybciej zamknie użytkownika we własnym ekosystemie i poda mu odpowiedź, zanim ten zdąży otworzyć i użyć Google. Nowy model nie kończy wojny o sztuczną inteligencję, ale dobrze pokazuje, gdzie naprawdę przesuwa się front AI.

Muse Spark nie jest tylko nowym modelem Mety, ale sygnałem, że firma zamienia ideę otwartej AI na szczelnie spięty ekosystem usług i danych.

To nie kolejny chatbot dla graczy. Valve szykuje narzędzie SteamGPT, które może zmienić sposób działania Steam Support

Meta nie pokazuje dziś kolejnej Llamy, tylko rachunek sumienia po Llama 4. Muse Spark to pierwszy publiczny model Meta Superintelligence Labs i zarazem sygnał, że firma Marka Zuckerberga porzuca wygodną opowieść o otwartości, gdy stawka rośnie. Nowy model jest natywnie multimodalny, ma obsługiwać narzędzia i tryb Contemplating, w którym kilka agentów rozumuje równolegle. Meta twierdzi też, że osiąga klasę możliwości Llama 4 Maverick przy ponad dziesięciokrotnie niższym zapotrzebowaniu na moc obliczeniową. To nie brzmi widowiskowo, ale dla użytkownika oznacza prostą rzecz, a mianowicie szybsze odpowiedzi i większą szansę, że funkcje AI trafią wszędzie, od meta.ai po okulary Ray-Ban Meta AI.

Zmiany w Google Chrome. Przeglądarka zyska funkcję z Firefoksa i udostępni usprawniony tryb czytania

Na tle konkurencji Muse Spark nie zdejmuje jeszcze koron z głów Google, OpenAI i Anthropic, ale Meta wreszcie wraca do rozmowy o pierwszej lidze. Według niezależnych testów Artificial Analysis model zdobył 52 punkty w Intelligence Index, co daje mu miejsce w ścisłej czołówce i przepaść względem Llama 4 Maverick z wynikiem 18. Jednocześnie Meta przyznaje, że dłuższe scenariusze agentowe i kodowanie nadal odstają. I to właśnie tu kończy się marketing, a zaczyna praktyka. Rynek przestał nagradzać same benchmarki. Liczy się to, czy asystent potrafi dowieźć sensowny efekt, a nie tylko dobrze wyglądać na wykresie.

Google AI Overviews nadal zawodzi. Analiza wskazuje około 10 proc. błędnych odpowiedzi mimo wdrożenia Gemini 3

Najciekawsza zmiana leży gdzie indziej. Jak pisaliśmy przy okazji Gemma 4, a także tekstu o wojnie między otwartymi modelami a zamkniętymi API, branża rozchodzi się dziś na dwa tory, czyli lokalna AI dla tych, którzy chcą kontroli, i wielkie, szczelne ekosystemy dla reszty. Muse Spark pcha Metę mocno w ten drugi kierunek. Model startuje jako usługa zamknięta, z prywatnym API i zasilaniem treściami z Facebooka, Instagrama czy Threads. Krótkoterminowo użytkownik dostanie lepsze podpowiedzi zakupowe, wyszukiwanie miejsc i analizę obrazów. Długoterminowo Meta buduje coś cenniejszego niż sam model. Chodzi o nawyk, aby pytać o świat wyłącznie przez filtr własnej platformy.