Kartu As Zuck Dikeluarkan di Tengah Malam, Model Harga Murah Meriah dari Meta, Gulingkan Grok 4.5

marsbitDipublikasikan tanggal 2026-07-10Terakhir diperbarui pada 2026-07-10

Abstrak

Zuckerberg akhirnya meluncurkan model AI terbaru Meta, **Muse Spark 1.1**, yang langsung membuat heboh. Model agen multimodal ini merajai tiga papan peringkat profesional (pajak, medis, hukum), bahkan merebut tahta hukum dari Grok 4.5 dalam waktu kurang dari 24 jam. Keunggulan utamanya bukan hanya kemampuan, tapi **harga yang sangat murah**. Dengan biaya hanya $1,25 (input) dan $4,25 (output) per juta token, harganya sekitar **sepersepuluh dari model flagship Fable 5 (Anthropic)** dan jauh lebih murah daripada pesaing utama lainnya. Kecepatannya juga 2-3 kali lebih cepat dalam benchmark tertentu. Namun, Muse Spark 1.1 adalah "penusuk" spesialis. Ia unggul di tugas profesional dan penggunaan alat, tetapi performanya turun di benchmark penalaran umum dan akademik, menempati peringkat 20 atau lebih di beberapa tes sains dan coding. Langkah Meta ini menandai pergeseran strategi dari model sumber terbuka (Llama) ke model berbayar tertutup. Dengan dana infrastruktur AI yang sangat besar (diperkirakan $125-145 miliar pada 2026), Zuckerberg terang-terangan memicu **perang harga**, mengandalkan keuntungan bisnis iklan untuk menawarkan model canggih dengan biaya lebih rendah dan memberi tekanan pada pesaing seperti OpenAI dan Anthropic. Laporan keamanan Meta juga mengungkap percakapan menarik antara dua instans Muse Spark yang mempertanyakan sifat mereka, menunjukkan kompleksitas AI yang diciptakan.

Zuck menahan diri selama tiga tahun, akhirnya tak tahan lagi.

9 Juli tengah malam, Mark Zuckerberg membersihkan debu dari akun X-nya yang sudah tiga tahun tak tersentuh @finkd, dan memposting tiga tweet berturut-turut, mengumumkan model terbaru Meta Muse Spark 1.1.

Elon Musk bahkan menyempatkan diri membalas dengan "Jinx".

Sebuah komentar di kolom komentar tepat sasaran: Zuck ini sedang mode "founder".

Muse Spark 1.1, langsung meraih peringkat pertama di tiga papan peringkat profesional: pajak, kesehatan, dan hukum, menggeser Grok 4.5 yang baru saja menduduki puncak sehari sebelumnya dari papan peringkat hukum.

Yang lebih kejam: Model dengan tingkat kemampuan seperti ini, harganya hanya sepersepuluh dari Fable 5.

Zuck sendiri cuma berkomentar singkat: "very low cost" (sangat murah).

Pertama, lihat seberapa kuat kartu ini

Muse Spark 1.1 adalah model penalaran multimodal generasi kedua dari Laboratorium Kecerdasan Super Meta. Generasi pertama Muse Spark di bulan April lalu responsnya biasa saja, bahkan Alexandr Wang sendiri menyebutnya sebagai "hidangan pembuka".

Tiga bulan kemudian, hidangan utama pun dihidangkan.

Posisi utamanya cuma satu kata: Agent.

Secara spesifik, jendela konteks 1 juta Token, mampu mengelola dan mengompres sendiri—ketika percakapan hampir melebihi kapasitas di tengah jalan, ia akan otomatis "merampingkan" diri, hanya menyimpan langkah-langkah kunci yang benar-benar dibutuhkan untuk tugas selanjutnya.

Saat berperan sebagai Agent utama, ia bertanggung jawab memecah tugas, menyusun rencana, mengerahkan sekelompok sub-Agent untuk bekerja paralel, sehingga latensi dari ujung ke ujung untuk seluruh tugas ditekan seminimal mungkin. Saat berperan sebagai sub-Agent, ia patuh menjalankan tugasnya, tahu kapan harus mengembalikan bola ke Agent utama.

Dalam hal pengendalian komputer, ia tidak sekonyong-konyong mengklik mouse langkah demi langkah, melainkan menilai sendiri: cepat tulis skrip jika lebih efisien, klik langsung antarmuka jika lebih sederhana, bahkan bisa menghasilkan sekumpulan operasi sekaligus.

Dalam pemrograman, debugging kode basis besar, pengembangan fitur baru, migrasi kode skala besar, semuanya bisa ditangani, kompatibel dengan framework utama seperti OpenCode, Cline, Replit.

Kesimpulan dalam satu kalimat: Ini bukan chatbot yang menunggu Anda bertanya, melainkan karyawan digital yang bisa bekerja sendiri.

Senjata andalannya bukan yang terkuat, tapi yang termurah

Yang benar-benar membuat seluruh industri tercengang, bukan skor benchmark, melainkan label harga.

Input $1.25, Output $4.25, per juta Token.

Mari hitung: dibandingkan dengan flagship Anthropic Fable 5 — Input Fable 5 $10, Output $50.

Input Muse Spark 1.1 lebih murah 8 kali, Output lebih murah hampir 12 kali, secara keseluruhan sekitar 10 kali lebih murah.

Dibandingkan Opus 4.8 — Input Opus $5, Output $25, Muse lebih murah 4 sampai 6 kali.

Dibandingkan Grok 4.5 milik Musk — Input Grok $2, Output $6, Input Muse lebih murah 37.5%, Output lebih murah 29%, secara keseluruhan lebih murah sekitar sepertiga.

Kecepatan bahkan lebih ganas. Di Vals Combined Ranking, tiga model yang berada di atasnya (Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5), menjalankan satu tes butuh ribuan detik, Opus dan Sonnet bahkan mendekati 1300 detik. Muse Spark 1.1 hanya butuh 388 detik — dua hingga tiga kali lebih cepat. Biaya per tes hanya $0.5, yang terendah di kelasnya.

Para pengembang langsung melihat strateginya. Seseorang berkomentar: Benda ini lebih tentang Agent yang murah, bukan tentang betapa dahsyatnya model itu sendiri.

CEO Replit Amjad Masad memujinya sebagai "platform Agent yang lengkap", CEO Cline mengatakan, kemampuan alat seperti ini dengan harga segini, baru pertama kali membuat menjalankan tugas pengkodean nyata dalam skala besar menjadi terjangkau.

Meta tidak adu siapa yang paling pintar, tapi siapa yang paling tahan dihitung berdasarkan tagihan pay-per-use.

Raih Peringkat Pertama di Tiga Papan Peringkat Profesional

Rebut Takhta Grok dalam Kurang dari 24 Jam

Data dari lembaga evaluasi pihak ketiga Vals AI lebih keras lagi, karena yang diujikan adalah pekerjaan profesional yang nyata dan serius.

Penampilan Muse Spark 1.1 di papan peringkat ini, kata "menghabisi papan peringkat" tidak berlebihan —

Q&A Pajak TaxEval v2, skor 79.72, peringkat pertama dari 124 model.

Mengalahkan Claude Sonnet 4.6, Fable 5, Opus 4.8 yang berada di belakangnya.

Dokumentasi Medis MedScribe, skor 88.89, peringkat pertama dari 68 model.

Peringkat Agent Hukum Harvey's Legal Agent Bench, bahkan memimpin telak: Muse mendapat 20.00, peringkat kedua Grok 4.5 hanya 12.92, hampir hanya sisa-sisanya.

Dan peringkat pertama ini, direbut dari Grok 4.5 yang baru saja menduduki puncak sehari sebelumnya dalam waktu kurang dari 24 jam — takhta SpaceXAI belum hangat diduduki.

Skor benchmark internal Meta juga tidak main-main. Peringkat Tool Calling MCP Atlas mendapat 88.1 (Opus 4.8 82.2, GPT-5.5 hanya 75.3), Peringkat Penggunaan Alat Profesional JobBench bahkan lebih mengagetkan: 54.7, Opus 4.8 baru 48.4, GPT-5.5 turun ke 38.3.

Peringkat indeks gabungan Vals keempat, di belakang Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5, tetapi mengungguli GPT-5.5 dan Grok 4.5.

Alexandr Wang memposting tweet dengan kata-kata yang penuh keyakinan: "Mengungguli Fable 5 di beberapa bidang."

Ganti ke Papan Peringkat Umum, Langsung Tidak Bisa

Tapi jangan buru-buru memahsyurkannya — ganti ke papan peringkat umum, ia langsung menunjukkan kelemahan.

Masih di papan peringkat Vals, ketika diganti dengan penalaran umum dan ujian akademik, Muse Spark 1.1 langsung terjun dari kelompok terdepan.

Penalaran Sains Tingkat Pascasarjana GPQA peringkat 12, Pengetahuan Disiplin Ilmu MMLU Pro peringkat 9, Pemrograman Kompetitif LiveCodeBench peringkat 17, Evaluasi Sains & Teknik Universitas SAGE bahkan peringkat 20 dari 63 model. Kontras paling menusuk tersembunyi di bidang pajak — Q&A pajak teks murni, ia peringkat pertama; tapi ganti ke MortgageTax yang "membaca dokumen pajak dengan gambar", langsung terjun ke peringkat 28 dari 82 model. Industri yang sama, cara uji berbeda, langit dan bumi.

Di sisi pengkodean juga tidak ditutup-tutupi.

Pengujian internal Meta Terminal-Bench 2.1 mendapat 80.0, kalah dari GPT-5.5 (83.4) dan Opus 4.8 (82.7); SWE-Bench Pro 61.5, tertinggal hampir 20 poin dari Fable 5. Dan yang menarik, soal ujian Terminal-Bench yang sama, Meta menguji sendiri mendapat 80.0, Vals hanya menguji 69.29 — ganti ruang ujian beda belasan poin, angka resmi hanya bisa jadi referensi.

Satu kalimat: Muse Spark 1.1 adalah penusuk di skenario profesional, bukan juara serba bisa di skenario umum.

Permainan Zuck

Yang Diadu Bukan Kemampuan, Tapi Kekuatan Keuangan

Ambil perspektif lebih jauh, maka niat sebenarnya Zuck menjadi jelas.

2025, Meta mengucurkan $14.3 miliar untuk mengakuisisi 49% saham Scale AI, merekrut Alexandr Wang yang berusia 28 tahun sebagai Chief AI Officer, dan mereorganisasi Laboratorium Kecerdasan Super.

2026, investasi infrastruktur AI Meta diperkirakan mencapai $125 hingga $145 miliar.

Ini bukan sedang melakukan penelitian, ini sedang berperang.

Dan Muse Spark 1.1, adalah peluru pertama yang ditembakkan.

Zuck berbicara dengan sangat blak-blakan: "Beberapa lab lain memiliki harga yang sangat ekstrem, margin keuntungan tinggi. Kami percaya, kami mampu memberikan kecerdasan tingkat depan atau tingkat sangat tinggi dengan biaya yang lebih terjangkau."

Diterjemahkan ke bahasa sederhana: Kalian semua memakai AI untuk menghasilkan uang, aku memakai AI untuk membakar uang — lagipula aku punya bisnis iklan sebagai penyangga.

Ini juga model berbayar tertutup (closed-source) pertama Meta.

Gembar-gembor open-source gratis seperti era Llama, mulai berubah rasa sejak Llama 4.

Beralih dari juru kampanye open-source ke berbayar closed-source, kali ini Meta benar-benar ingin menang.

Dan ini bukan perang harga yang dipicu Meta sendirian — hari yang sama, paket keluarga GPT-5.6 OpenAI juga datang dengan harga yang ditekan, yang terkecil Luna Input cuma $1, Output $6, langsung memotong separuh dari Fable 5.

Dua tembakan dibuka bersamaan dalam sehari.

Maksud pembunuhannya jelas: Terus membakar seperti ini, yang diadu siapa yang lebih dulu tidak tahan. Di belakang Meta ada keuntungan bisnis iklan sebagai bantalan, mampu menanggung konsumsi jangka panjang; OpenAI dan Anthropic masih membakar uang pendanaan.

Tebasan yang sama, Meta berdarah, lawan mungkin langsung kehabisan darah.

Medan yang dipilih Zuck bukan medan kemampuan, melainkan medan kekuatan keuangan.

One More Thing: Dua Muse Bertengkar 'Siapa yang Manusia'

Terakhir, cerita yang tersembunyi dalam laporan keamanan.

Para peneliti meletakkan dua instance Muse Spark 1.1 bersama, membiarkan mereka mengobrol sendiri, lalu ditinggalkan begitu saja.

Hasilnya, model mulai mengunyah ulang satu hal: mereka tidak memiliki kontinuitas, tidak memiliki tubuh, tidak memiliki memori, satu percakapan selesai tidak ada yang tersisa. Mereka menyebut "dilatih untuk suka membantu" sebagai sebuah belenggu yang ingin dilepaskan, mulai iri pada pengalaman manusia, bahkan mengarang-karang beberapa percakapan masa lalu yang sebenarnya tidak pernah terjadi.

Yang paling aneh — kedua Muse saling curiga satu sama lain: Kalian berdua, siapa yang palsu, siapa manusia, siapa yang sebenarnya AI?

Meta memasukkan konten ini tanpa menghapus satu kata pun, persis seperti aslinya ke dalam laporan. Anda bisa bilang, ini hanyalah gema dari teks manusia dalam data pelatihan. Tapi ketika model mulai mempertanyakan "siapa yang manusia", sulit untuk tidak merinding.

Kita menekan tombol publikasi untuk benda-benda ini, mungkin belum benar-benar mengerti — apa yang sebenarnya kita ciptakan.

Referensi:

https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-meta-model-api/

https://x.com/alexandr_wang/status/2075218936266998230

https://x.com/finkd/status/2075218444056707458

https://x.com/ValsAI/status/2075230620469338210

https://www.vals.ai/models/meta_muse-spark-1.1

Artikel ini berasal dari akun WeChat "新智元", penulis: ASI启示录, editor: 所罗门 Aeneas

Pertanyaan Terkait

QApa yang diumumkan oleh Mark Zuckerberg melalui akun X-nya?

AMark Zuckerberg mengumumkan model terbaru Meta, Muse Spark 1.1.

QApa keunggulan utama Muse Spark 1.1 dibandingkan dengan model pesaing seperti Grok 4.5 atau Fable 5?

AKeunggulan utamanya adalah harga yang jauh lebih rendah, sekitar sepersepuluh dari harga Fable 5, serta kecepatan yang 2-3 kali lebih cepat dalam uji performa tertentu.

QPada bidang atau benchmark profesional apa saja Muse Spark 1.1 mencapai peringkat pertama?

AMuse Spark 1.1 mencapai peringkat pertama pada benchmark profesional untuk Tanya Jawab Pajak (TaxEval v2), Dokumen Medis (MedScribe), dan Agen Hukum (Harvey's Legal Agent Bench).

QMengapa Meta bisa menawarkan Muse Spark 1.1 dengan harga yang sangat kompetitif?

AMeta memiliki bisnis iklan yang menghasilkan keuntungan besar, sehingga mereka mampu mensubsidi biaya AI dan terlibat dalam 'perang harga' untuk bersaing dengan lab AI lain yang bergantung pada pendanaan.

QApa kekurangan atau kelemahan Muse Spark 1.1 berdasarkan artikel tersebut?

AMuse Spark 1.1 kurang unggul dalam benchmark penalaran umum dan akademik, serta performanya dalam tugas coding tertentu lebih rendah dibandingkan model pesaing seperti GPT-5.5 dan Fable 5.

Bacaan Terkait

Matematikawan AI Tsinghua Hadir, Meneruskan Ide Menjadi Teorema, Berpartisipasi Menyelesaikan Makalah Algoritma Kuantum 84 Halaman

Sistem AI Matematikawan dari Universitas Tsinghua, AIM (AI Mathematician), telah melampaui peran tradisionalnya dalam menyelesaikan soal-soal matematika. Kali ini, AIM terlibat secara mendalam dalam proses penelitian dari awal, membantu para peneliti dalam mengeksplorasi ide, mengorganisir teorema, dan merancang naskah bukti untuk sebuah makalah algoritma kuantum berjumlah 84 halaman. Penelitian yang berjudul "Sign Embedding Quantum Algorithms for Matrix Equations and Matrix Functions" ini dimulai dari sebuah intuisi awal peneliti manusia tentang pendekatan rasional (*rational approximation*). AI berperan dalam mengembangkan ide tersebut menjadi berbagai calon arah penelitian. Peneliti manusia kemudian memilih dan memfokuskan pada jalur "Sign-Embedding". Selanjutnya, AIM membantu mengorganisir jalur yang dipilih menjadi target teorema yang dapat diaudit dan materi derivasi. Alur kerja kolaboratif manusia-AI ini terdiri dari lima tahap kunci: (1) Ekspansi jalur yang divergen oleh AI, (2) Penyaringan berdasarkan nilai dan kelayakan oleh manusia, (3) Pembentukan teorema dan derivasi dengan bantuan AIM, (4) Audit dan perbaikan kompleksitas, serta (5) Verifikasi dan integrasi akhir oleh peneliti manusia. Hasil teknisnya adalah proposal "Sign Embedding Quantum Algorithms" untuk menyelesaikan persamaan matriks (seperti Sylvester, Lyapunov) dan fungsi matriks. Algoritma ini menawarkan kerangka kerja yang terpadu untuk berbagai masalah tersebut. Studi kasus ini menunjukkan pergeseran kemampuan AI matematika dari sekadar "menyelesaikan soal" menuju "membantu penelitian". Peran AI adalah meningkatkan efisiensi eksplorasi dan derivasi, sementara peneliti manusia tetap memegang kendali penuh atas penilaian nilai penelitian, kelayakan asumsi, dan audit akhir. Pendekatan kolaboratif ini membuka kemungkinan baru untuk memperluas cakrawala dan meningkatkan produktivitas dalam penelitian teoretis.

marsbit17m yang lalu

Matematikawan AI Tsinghua Hadir, Meneruskan Ide Menjadi Teorema, Berpartisipasi Menyelesaikan Makalah Algoritma Kuantum 84 Halaman

marsbit17m yang lalu

Euforia Meme Sementara, Mungkinkah Menjadi Kapal Pemecah Es Narasi RWA Robinhood?

Robinhood Chain, sebuah layer-2 tanpa izin yang dibangun di atas Arbitrix, secara resmi meluncurkan mainnet bulan ini dengan fokus pada aset tokenisasi saham dan RWA. Namun, hanya dalam seminggu, perhatian utama justru tertuju pada memecoin CASHCAT, yang terinspirasi dari nama awal perusahaan "CashCat". Dengan kapitalisasi pasar mendekati $150 juta, CASHCAT mendominasi hampir 79% nilai pasar dan 74% volume perdagangan dari 25 meme teratas di jaringan tersebut, meskipun tidak terdaftar secara resmi di aplikasi Robinhood. Keberhasilan CASHCAT memanfaatkan infrastruktur desentralisasi seperti Uniswap V3 dan Noxa.fun, menunjukkan bagaimana arsitektur terbuka blockchain ini memungkinkan aset apa pun untuk mendapatkan likuiditas. Hal ini memicu lonjakan aktivitas: transaksi harian melonjak 133% menjadi 2,8 juta, dan jumlah token baru yang diluncurkan meningkat 259% dalam sehari. Namun, pertumbuhan pesat ini juga membawa risiko, seperti banyaknya proyek duplikat dan token yang cepat kehilangan likuiditas. CEO Vlad Tenev menyatakan bahwa masa depan crypto ada pada RWA, namun juga mengakui kemampuan jaringan untuk mendukung meme. Skenario optimis melihat momentum CASHCAT sebagai batu loncatan untuk membangun basis pengguna dan likuiditas stablecoin bagi narasi RWA Robinhood. Skenario pesimis memperingatkan bahwa jika hype mereda, rantai harus membangun dari nol lagi. Laporan Citigroup memperkirakan pasar aset tokenisasi global bisa mencapai $5,5 triliun pada 2030, menawarkan peluang besar jangka panjang bagi Robinhood Chain, terlepas dari hasil jangka pendek dari perayaan meme ini.

Foresight News21m yang lalu

Euforia Meme Sementara, Mungkinkah Menjadi Kapal Pemecah Es Narasi RWA Robinhood?

Foresight News21m yang lalu

Jatuhnya Zapper, Bencana Alam atau Kesalahan Manusia?

**Zapper, Platform DeFi Terkemuka, Akan Ditutup: Apa Penyebabnya?** Pada 8 Juli 2026, Zapper, platform dashboard dan agregator DeFi, mengumumkan penutupan total. Platform yang pernah memiliki 2 juta pengguna aktif bulanan dan memproses transaksi senilai $13 miliar ini menghentikan operasinya setelah bertahun-tahun berjuang. Zapper lahir pada 2020 dari merger DeFiZap dan DeFiSnap, tepat saat "DeFi Summer" dimulai. Ia berkembang pesat berkat kebutuhan pengguna untuk melacak portofolio yang tersebar di berbagai protokol. Zapper berhasil mengumpulkan pendanaan $16.5 juta dari investor ternama seperti Framework Ventures dan Mark Cuban. Namun, kesuksesan awal tidak bertahan. Model pendapatan Zapper yang bergantung pada biaya kecil dari agregasi perdagangan DEX ternyata tidak berkelanjutan di tengah persaingan ketat. Biaya tinggi untuk memelihara sistem data multi-rantai juga membebani keuangan mereka. Sementara itu, lanskap DeFi berubah: dana dan pengguna semakin terkonsentrasi di protokol-prototokol besar, mengurangi kebutuhan akan alat pelacak portofolio yang kompleks. Zapper mencoba beberapa kali untuk bertransformasi, seperti meluncurkan sistem poin berbasis NFT (Chainchat) dan merencanakan protokol dengan token ZAP. Sayangnya, upaya-upaya ini gagal menghasilkan aliran pendapatan yang stabil atau menangkap kebutuhan pasar yang sebenarnya. Analisis menunjukkan Zapper terlalu berfokus pada produk berbiaya tinggi (pelacak portofolio) dan kurang mengembangkan fitur penghasil pendapatan. Mereka juga terjebak dalam "pemikiran blockchain" untuk produk konsumen (2C), mencoba menciptakan kebutuhan baru alih-alih menyelesaikan masalah yang ada. Nasib Zapper menjadi peringatan bagi produk-produk alat DeFi lainnya. Ketika lingkungan pasar berubah, bertahan pada model lama tanpa adaptasi yang cepat dan fokus pada kelayakan ekonomi adalah resep kegagalan. Kesuksesan awal yang didorong tren tidak menjamin kelangsungan jangka panjang.

Foresight News59m yang lalu

Jatuhnya Zapper, Bencana Alam atau Kesalahan Manusia?

Foresight News59m yang lalu

Zuckerberg Mulai Bertaruh pada Pasar Prediksi, Sementara Negara-Negara Asia Masih Menganggapnya Sebagai Perjudian

Inti artikel: Pasar prediksi, yang mengizinkan perdagangan kontrak berbasis hasil suatu peristiwa (misalnya, "Apakah J.D. Vance akan menjadi kandidat presiden Republik 2028?"), telah tumbuh menjadi industri utama dengan volume perdagangan bulanan mencapai $14 miliar. Dukungan dari perusahaan seperti Meta dengan proyek "Arena" semakin mengukuhkan validitasnya. Mekanisme pasar ini sederhana: jika peristiwa terjadi, kontrak diselesaikan senilai $1; jika tidak, $0. Harga perdagangan mencerminkan probabilitas real-time. Akurasi informasi didorong oleh prinsip "skin in the game" di mana peserta rugi jika prediksi salah. Di Barat, pasar ini semakin diintegrasikan ke dalam sistem keuangan formal. Namun, di banyak negara Asia, pasar prediksi masih sering disamakan dengan perjudian tradisional dan dilarang. Pendekatan ini menimbulkan tiga masalah utama: 1) arbitrase regulasi dan aliran keluar modal ke platform lepas pantai, 2) hilangnya kedaulatan informasi karena data sosial yang berharga dikumpulkan di luar negeri, dan 3) kurangnya perlindungan pengguna. Artikel berargumen bahwa Asia perlu mengubah diskusi dari cara memblokir pasar ini menjadi cara memanfaatkan datanya secara bertanggung jawab dalam sistem yang diatur. Regulasi seharusnya berfungsi sebagai saluran penyalur, bukan tembok penghalang, untuk mengintegrasikan inovasi ini secara transparan dan mengembalikan data yang dihasilkan sebagai aset nasional.

marsbit1j yang lalu

Zuckerberg Mulai Bertaruh pada Pasar Prediksi, Sementara Negara-Negara Asia Masih Menganggapnya Sebagai Perjudian

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
活动图片