Wang Tao's First Large Model Brings Meta Back to the Table

marsbitPublicado em 2026-04-09Última atualização em 2026-04-09

Resumo

Meta has unveiled Muse Spark, the first model from its new Muse series, marking a significant step in its AI strategy under the leadership of Alexandr (Wang) since his appointment ten months ago. Designed to be compact and fast, Spark is a natively multimodal reasoning model that integrates visual information into its core architecture, enabling advanced capabilities like visual chain-of-thought reasoning. It excels in areas such as medical reasoning, visual and chart understanding, and scientific reasoning, though it lags in coding and long-form tasks compared to rivals like GPT-5.4 and Gemini 3.1 Pro. The model will power Meta AI across platforms like WhatsApp, Instagram, and Facebook, with private API access for select partners. The release follows Meta’s shift from its earlier Llama series and significant internal investment, including a restructured AI stack and expanded infrastructure. Spark’s introduction spurred a 6.5% rise in Meta’s stock, reflecting market optimism. Meta plans to develop larger models in the Muse series, potentially adopting a hybrid open/closed-source approach moving forward.

By | Alphabet AI

It has been about ten months since Wang Tao (Alexandr Wang) joined Meta. The world is about to move from one summer to another, and Meta's "Avocado" is finally ripe.

On April 8 local time, Meta officially announced the release of Spark, the first model in the Muse series. This is also the first dish served by Meta after recruiting Wang Tao and establishing the "Meta Superintelligence Labs (MSL)".

Wang Tao posted several messages on X to introduce the new model, stating: "Nine months ago, we rebuilt the AI technology stack from scratch, including new infrastructure, architecture, and data pipelines. Muse Spark is the result of this work."

Even Yann LeCun, Meta's former chief scientist who was rumored to have disagreements with Wang Tao, came to congratulate him, creating a harmonious atmosphere.

Meta emphasized that Spark was designed to be "small and fast." Leading with such a model instead of "holding back for a big move" to release a crushing model shows that Meta knows time is of the essence.

This move seems to have worked, as Meta's stock price rose by about 9% that day.

01 New Model Muse Spark

First, let's take a look at what model Meta has released.

The new model is called Muse Spark, with Muse being the name of the model series. The name is quite interesting: Muse refers to the "Muses," and Spark means "spark."

Meta stated that Muse Spark is Meta's most powerful model to date. It currently powers Meta AI applications and websites and will be rolled out to WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger, and AI glasses in the coming weeks. Meta will also offer a private preview of the model via API to select partners.

Clearly, Meta wants to fully leverage its platform advantages, explicitly stating that Muse Spark is specifically built for Meta's products.

It will provide smarter and faster support for Meta AI and unlock new features over time, such as referencing recommended content and information shared by users on Instagram, Facebook, and Threads.

"We are moving toward the goal of personal superintelligence: creating an intelligent assistant that can help anyone, anytime, with the things they care about most."

Muse Spark is designed to be small and fast yet capable of handling complex problems in science, mathematics, and health. Its core is a natively multimodal reasoning model.

Unlike previous versions that "stitched" vision and text together, Muse Spark was rebuilt from the ground up, integrating visual information into its internal logic. This architectural shift enables a "visual chain of thought," allowing the model to annotate dynamic environments—for example, identifying components of a complex coffee machine or correcting a user's yoga posture through side-by-side video analysis.

However, the most important technical leap is the new "Contemplating" mode.

Meta claims that this feature coordinates multiple sub-agents for parallel reasoning, enabling Meta to compete with extreme reasoning models like Google's Gemini Deep Think and OpenAI's GPT-5.4 Pro.

In terms of single-model test results:

. PhD-level scientific reasoning (GPQA Diamond): Muse Spark achieved an accuracy of 89.5%, which is quite strong but still slightly behind Gemini 3.1 Pro (94.3%), GPT-5.4 (92.8%), and Claude Opus 4.6 (92.7%).

. Chart and visual understanding (CharXiv Reasoning, in Contemplating mode): Scored 86.4, significantly outperforming competitors in this multimodal visual reasoning task—surpassing Gemini 3.1 Pro (80.2), GPT-5.4 (82.8), and Claude Opus 4.6 (65.3). Visual understanding and chart reasoning are among Muse Spark's standout strengths.

. Hard medical reasoning (HealthBench Hard): Scored 42.8%, significantly leading all major competitors, including GPT-5.4 (40.1%), Gemini 3.1 Pro (20.6%), and Claude Opus 4.6 (14.8%). Meta stated that this is thanks to targeted training in collaboration with over 1,000 doctors. Medical-related capabilities are one of its highlights.

. Software engineering and coding (SWE-Bench Verified): Scored 77.4%, behind Claude Opus 4.6 (80.8%) and Gemini 3.1 Pro (80.6%). Meta itself admitted that there is still a gap in long-term, multi-step autonomous tasks (agentic tasks) and complex coding workflows, requiring continued investment.

. Multimodal multidisciplinary understanding (MMMU Pro): Scored approximately 80.4–80.5%, second only to Gemini 3.1 Pro (83.9%), ranking second in visual multimodal tasks.

Overall, Muse Spark excels in visual multimodal reasoning, medical fields, and efficient reasoning, making it particularly suitable for Meta's own social, content, and health ecosystems. However, it still has room for improvement in pure coding and long-chain autonomous tasks.

02 The "Avocado" Delayed Multiple Times

An interesting side note occurred on X.

As Meta's current AI leader, Wang Tao (Alexandr Wang) posted several messages on X promoting the new model.

At this point, someone pointed out that the benchmark chart provided was too misleading, "almost criminal." In this chart, Muse Spark's scores were placed in the first column and all highlighted in a prominent color. At first glance, it seemed to be leading across the board, but upon closer inspection, some scores were actually lower.

Playing tricks with charts is not new; OpenAI has been criticized for this multiple times before.

Interestingly, Wang Tao chose to immediately "apologize" in response to the criticism:

"Sorry, we did not mean to imply that our scores are the highest. On the contrary, most evaluation results show that our model still has much room for improvement. We will not make the same mistake again."

It is not hard to see that Meta does not intend for Muse Spark to achieve complete dominance but rather to return to the competition in AI.

From various signs, the Muse series is likely the project internally code-named "Avocado."

Avocado has been delayed for too long, and Meta has now adopted a "small first, then big" strategy. Meta emphasized in its official blog post that Spark focuses on being fast and small, and this is just the beginning:

"Our models are developing as expected. Muse Spark is an early data point in our development journey, and we are working on larger-scale models."

This is different from the AI industry's (especially the top players') habit of "making a splash" or "shocking," but Meta really doesn't have time to take it slow.

Early last year, after Meta released the Llama 4 series, the model's performance did not meet expectations (especially the insufficient performance of the Behemoth large model), and further open-source development of the Llama series was paused.

By last summer, Meta invested $14.3 billion in Scale AI (acquiring a 49% stake) and directly recruited Scale AI founder and CEO, 28-year-old Wang Tao (Alexandr Wang), as Chief AI Officer, formally establishing the Meta Superintelligence Labs (MSL).

At the same time, Meta engaged in疯狂挖角 (frenzy recruitment), recruiting dozens of top researchers from OpenAI, Google, and other companies with high salaries, some offers reaching millions to hundreds of millions of dollars.

In terms of costs, Meta's full-year AI-related capital expenditure in 2025 reached $72.22 billion; the financial guidance in January 2026 indicated that this number would significantly increase to $115–135 billion, almost doubling, mainly for MSL's model training and data center expansion.

Over the past ten months, Meta, as well as Zuckerberg and Meta's AI head Wang Tao, have been under tremendous pressure. People were eager to see what dish would be served after Wang Tao joined and Meta重组 (reorganized).

At least from the market's initial feedback, Meta's strategy of abandoning "holding back for a big move" and instead serving a small dish first is working. Meta's stock price surged nearly 9% that day, marking the largest single-day gain since January this year. As of the close, Meta rose 6.5%.

A noteworthy piece of information is that the outside world一直认为 (has always believed) that "Avocado" would completely转向闭源 (shift to closed-source), but Meta did not close the door this time. In the future, Meta may adopt a hybrid strategy of open-source and closed-source并行 (parallel), keeping flagship models and exclusive technologies internal while maintaining the open-source availability of fresh models to the broad developer community.

Meta has finally served "Avocado" on the table, but this is far from the end. For Wang Tao and Zuckerberg, Muse Spark is more like a starting gun. The future unfolds depends on whether the promise of "getting stronger and stronger" can be fulfilled.

Perguntas relacionadas

QWhat is the name of the first model in the Muse series released by Meta, and what is its key design philosophy?

AThe first model in the Muse series is called Muse Spark. Its key design philosophy is to be 'small and fast'.

QWhich specific areas does the Muse Spark model excel in, according to the benchmark results mentioned in the article?

AAccording to the benchmarks, Muse Spark excels in visual and multimodal reasoning (e.g., CharXiv Reasoning), medical hard reasoning (HealthBench Hard), and efficient inference.

QHow did the market react to the announcement of the Muse Spark model?

AThe market reacted positively. Meta's stock price rose by as much as 9% during the day and closed up 6.5%, marking its largest single-day gain since January of that year.

QWho is Alexandr Wang, and what role does he play at Meta in relation to this new model?

AAlexandr Wang is the Chief AI Officer at Meta. He leads the Meta Superintelligence Labs (MSL) and was instrumental in the development of the Muse Spark model, which is the first major release since he joined the company.

QWhat was the internal code name for the Muse project, and what strategy did Meta adopt for its release?

AThe internal code name for the project was 'Avocado'. Meta adopted a 'small first, then large' strategy, releasing the smaller, faster Muse Spark first instead of waiting to release a much larger model.

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No seu núcleo, o SPERO,$$s$ visa capacitar indivíduos ao fornecer ferramentas e plataformas que melhoram a experiência do utilizador no espaço das criptomoedas. Isso inclui a possibilidade de métodos de transação mais flexíveis, a promoção de iniciativas impulsionadas pela comunidade e a criação de caminhos para oportunidades financeiras através de aplicações descentralizadas (dApps). A visão subjacente do SPERO,$$s$ gira em torno da inclusão, visando fechar lacunas dentro das finanças tradicionais enquanto aproveita os benefícios da tecnologia blockchain. Quem é o Criador do SPERO,$$s$? A identidade do criador do SPERO,$$s$ permanece algo obscura, uma vez que existem recursos publicamente disponíveis limitados que fornecem informações detalhadas sobre o(s) seu(s) fundador(es). Esta falta de transparência pode resultar do compromisso do projeto com a descentralização—uma ética que muitos projetos web3 partilham, priorizando contribuições coletivas em vez de reconhecimento individual. Ao centrar as discussões em torno da comunidade e dos seus objetivos coletivos, o SPERO,$$s$ incorpora a essência do empoderamento sem destacar indivíduos específicos. Assim, compreender a ética e a missão do SPERO é mais importante do que identificar um criador singular. Quem são os Investidores do SPERO,$$s$? O SPERO,$$s$ é apoiado por uma diversidade de investidores que vão desde capitalistas de risco a investidores-anjo dedicados a promover a inovação no setor cripto. O foco desses investidores geralmente alinha-se com a missão do SPERO—priorizando projetos que prometem avanço tecnológico social, inclusão financeira e governança descentralizada. Essas fundações de investidores estão tipicamente interessadas em projetos que não apenas oferecem produtos inovadores, mas que também contribuem positivamente para a comunidade blockchain e os seus ecossistemas. O apoio desses investidores reforça o SPERO,$$s$ como um concorrente notável no domínio em rápida evolução dos projetos cripto. 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O Agent S é um framework aberto e agente, especificamente concebido para abordar três desafios fundamentais na automação de tarefas computacionais: Aquisição de Conhecimento Específico de Domínio: O framework aprende inteligentemente a partir de várias fontes de conhecimento externas e experiências internas. Esta abordagem dupla capacita-o a construir um rico repositório de conhecimento específico de domínio, melhorando o seu desempenho na execução de tarefas. Planeamento ao Longo de Longos Horizontes de Tarefas: O Agent S emprega planeamento hierárquico aumentado por experiência, uma abordagem estratégica que facilita a decomposição e execução eficientes de tarefas intrincadas. Esta característica melhora significativamente a sua capacidade de gerir múltiplas subtarefas de forma eficiente e eficaz. Gestão de Interfaces Dinâmicas e Não Uniformes: O projeto introduz a Interface Agente-Computador (ACI), uma solução inovadora que melhora a interação entre agentes e utilizadores. Utilizando Modelos de Linguagem Multimodais de Grande Escala (MLLMs), o Agent S pode navegar e manipular diversas interfaces gráficas de utilizador de forma fluida. Através destas características pioneiras, o Agent S fornece um framework robusto que aborda as complexidades envolvidas na automação da interação humana com máquinas, preparando o terreno para uma infinidade de aplicações em IA e além. Quem é o Criador do Agent S? Embora o conceito de Agent S seja fundamentalmente inovador, informações específicas sobre o seu criador permanecem elusivas. O criador é atualmente desconhecido, o que destaca ou o estágio nascente do projeto ou a escolha estratégica de manter os membros fundadores em anonimato. Independentemente da anonimidade, o foco permanece nas capacidades e no potencial do framework. Quem são os Investidores do Agent S? Como o Agent S é relativamente novo no ecossistema criptográfico, informações detalhadas sobre os seus investidores e financiadores não estão explicitamente documentadas. A falta de informações disponíveis publicamente sobre as fundações de investimento ou organizações que apoiam o projeto levanta questões sobre a sua estrutura de financiamento e roteiro de desenvolvimento. Compreender o apoio é crucial para avaliar a sustentabilidade do projeto e o seu impacto potencial no mercado. Como Funciona o Agent S? No núcleo do Agent S reside uma tecnologia de ponta que lhe permite funcionar eficazmente em diversos ambientes. O seu modelo operacional é construído em torno de várias características-chave: Interação Humano-Computador Semelhante: O framework oferece planeamento avançado em IA, esforçando-se para tornar as interações com computadores mais intuitivas. Ao imitar o comportamento humano na execução de tarefas, promete elevar as experiências dos utilizadores. Memória Narrativa: Utilizada para aproveitar experiências de alto nível, o Agent S utiliza memória narrativa para acompanhar os históricos de tarefas, melhorando assim os seus processos de tomada de decisão. Memória Episódica: Esta característica fornece aos utilizadores orientações passo a passo, permitindo que o framework ofereça suporte contextual à medida que as tarefas se desenrolam. Suporte para OpenACI: Com a capacidade de funcionar localmente, o Agent S permite que os utilizadores mantenham o controlo sobre as suas interações e fluxos de trabalho, alinhando-se com a ética descentralizada do Web3. Fácil Integração com APIs Externas: A sua versatilidade e compatibilidade com várias plataformas de IA garantem que o Agent S possa integrar-se perfeitamente em ecossistemas tecnológicos existentes, tornando-o uma escolha apelativa para desenvolvedores e organizações. Estas funcionalidades contribuem coletivamente para a posição única do Agent S no espaço cripto, à medida que automatiza tarefas complexas e em múltiplos passos com mínima intervenção humana. À medida que o projeto evolui, as suas potenciais aplicações no Web3 podem redefinir a forma como as interações digitais se desenrolam. Cronologia do Agent S O desenvolvimento e os marcos do Agent S podem ser encapsulados numa cronologia que destaca os seus eventos significativos: 27 de Setembro de 2024: O conceito de Agent S foi lançado num artigo de pesquisa abrangente intitulado “Um Framework Agente Aberto que Usa Computadores como um Humano”, mostrando a base para o projeto. 10 de Outubro de 2024: O artigo de pesquisa foi disponibilizado publicamente no arXiv, oferecendo uma exploração aprofundada do framework e da sua avaliação de desempenho com base no benchmark OSWorld. 12 de Outubro de 2024: Uma apresentação em vídeo foi lançada, proporcionando uma visão visual das capacidades e características do Agent S, envolvendo ainda mais potenciais utilizadores e investidores. Estes marcos na cronologia não apenas ilustram o progresso do Agent S, mas também indicam o seu compromisso com a transparência e o envolvimento da comunidade. Pontos-Chave Sobre o Agent S À medida que o framework Agent S continua a evoluir, várias características-chave destacam-se, sublinhando a sua natureza inovadora e potencial: Framework Inovador: Concebido para proporcionar um uso intuitivo de computadores semelhante à interação humana, o Agent S traz uma abordagem nova à automação de tarefas. Interação Autónoma: A capacidade de interagir autonomamente com computadores através de GUI significa um avanço em direção a soluções computacionais mais inteligentes e eficientes. Automação de Tarefas Complexas: Com a sua metodologia robusta, pode automatizar tarefas complexas e em múltiplos passos, tornando os processos mais rápidos e menos propensos a erros. Melhoria Contínua: Os mecanismos de aprendizagem permitem que o Agent S melhore a partir de experiências passadas, aprimorando continuamente o seu desempenho e eficácia. 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