2026 年 4 月 8 日，Meta 發布了旗下 Meta Superintelligence Labs 的第一款旗艦 AI 模型 Muse Spark，這是 Zuckerberg 去年以 143 億美元入股 Scale AI、延攬前 Scale AI 共同創辦人暨執行長、現任 Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 後，整個重組計畫的第一個具體成果。
Muse Spark 現已免費開放美國用戶在 Meta AI 網頁版與 Meta AI App 使用，並將陸續部署至 Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger，以及 Ray-Ban Meta AI 智慧眼鏡。
Meta 的 AI 危機源自 2025 年 4 月的 Llama 4 發布失敗。Llama 4 上線後，開發者社群的反應冷淡——模型能力未如預期，與 ChatGPT 和 Claude 的差距非但沒有縮小，輿論評價反而更加負面。Zuckerberg 原本押注開源策略能吸引開發者生態，但 Llama 4 讓這個賭注出現裂痕。
就在同年 6 月，Meta 以 143 億美元取得資料標註公司 Scale AI 49% 的股份，並將前 Scale AI 共同創辦人暨執行長 Alexandr Wang 請來出任現任 Meta 首席 AI 官，主導全新成立的 Meta Superintelligence Labs（MSL）。這個動作在業界引發震動：Scale AI 是多家頂尖 AI 實驗室的核心訓練資料供應商，Wang 本人在 AI 訓練資料與評估方法上有深厚積累。
Zuckerberg 同步啟動大規模挖角，從 OpenAI、Anthropic 與 Google 延攬研究人員。根據 CNBC 的報導，整個重組過程歷時九個月，MSL 從底層重新建構 Meta 的 AI 技術堆疊，而 Muse Spark 正是這段重建期的第一個對外成果。
Muse Spark 是一款原生多模態模型，能同時處理文字與圖片輸入，並在理科問題、程式碼生成與健康資訊上展現較強的表現。想看完整技術架構與各項基準分數的深度拆解，可以參考 Muse Spark 全解析。
多代理並行架構是 Muse Spark 最具特色的技術設計。當你提出複雜問題時，系統會同時啟動多個專門的子代理分頭處理不同面向，最後彙整成一個答案。Meta 稱這種設計讓「Contemplating 模式」（深度思考模式）在不大幅增加回應延遲的情況下，也能處理多步驟推理任務。這個模式目前還在推出階段，尚未全面開放。
健康問答是 Meta 特別強調的應用方向。Meta 表示已與超過 1,000 名醫師合作，針對醫療相關問題進行訓練資料的校準，讓 Muse Spark 在回答健康問題時更具事實準確性。這個方向並非 Meta 獨有——Google 的 Gemini 和 OpenAI 的 ChatGPT 都在積極布局 AI 醫療問答，但 Meta 的切入點更偏向直接嵌入社群平台，讓十億級用戶透過 Instagram 或 WhatsApp 就能取得。
健康問答基準 HealthBench Hard 是 Muse Spark 在第三方測試中最亮眼的項目。根據 Fortune 的報導，Muse Spark 在 HealthBench Hard（開放式醫療問題，共 1,000 題）拿下 42.8 分，顯著領先 GPT-5.4 的 40.1 分、Gemini 3.1 Pro 的 20.6 分，以及 Claude Opus 4.6 的 14.8 分。這份成績直接反映了 Meta 與超過 1,000 名醫師合作校準訓練資料的投入。但這份優勢有但書：在推理（GPQA Diamond 89.5，落後 Gemini 的 94.3 與 Claude 的 92.7）與程式碼生成能力上，Muse Spark 仍落後 Claude 與 Gemini。
Muse Spark 標誌著 Meta AI 策略的一個重要轉向。過去幾年，Meta 以 Llama 系列的開源策略聞名業界，讓全球開發者能免費下載、修改、商業化其模型，建立出龐大的開發者生態。這個策略雖然未能讓 Meta 在消費者層面打敗 ChatGPT，卻讓 Llama 成為企業自建 AI 的首選基礎模型。
Muse Spark 採閉源設計，是一次明顯的策略轉向。Meta 表示未來會以開源授權釋出部分相關版本，但主力模型不再像 Llama 那樣完全公開。Meta 的盤算很清楚：閉源才能收費，而 API 收費才能讓 AI 投資轉化為實際營收。目前 Muse Spark 僅開放給美國用戶免費試用，後續計畫透過「私人 API 預覽」向合作夥伴開放，再擴大至付費 API 市場。
這個轉向讓 Meta 面臨一個新的競爭難題，而且還帶著一個歷史包袱。過去 Llama 的最大優勢是「免費開源」；現在改走閉源路線，就必須正面對抗已有深厚用戶基礎與企業信任的 OpenAI 和 Anthropic。更麻煩的是，如 Fortune 的報導所提醒，Meta 過去曾在 Llama 4 的基準測試中使用特殊調整版本灌水，事後才承認公開版本的實際表現不如測試版——這讓外界對 Meta 自行發布的數字始終保持一定保留。Muse Spark 這次雖然引入第三方評估機構 Artificial Analysis 的數據，但最終公正的判斷仍有待獨立研究者的驗證。
從表格可以看出，Muse Spark 目前最大的優勢在於平台整合深度——Meta 旗下平台月活躍用戶超過 30 億，一旦 Muse Spark 全面整合進 WhatsApp 和 Instagram，觸及規模遠超任何獨立 AI 服務。對台灣用戶而言，目前無法直接使用，但這個佈局值得持續關注。
Muse Spark 的意義不只是一款新模型，更代表 Meta 正式宣告：它要從「開源基礎設施提供者」轉型為「直接面向用戶的 AI 服務競爭者」。
這個轉型有兩個值得觀察的後續發展。第一，Muse Spark 的商業化路徑——Meta 能否在 OpenAI 與 Anthropic 已建立深厚企業信任的市場中，找到付費 API 的切入點？第二，開發者生態的反應——失去 Llama 那種完全開放的自由度後，原本的開源社群是否會轉向 Google Gemma 4 或 DeepSeek 等替代方案？
從更宏觀的角度來看，這場競爭正在加速。在 AI Agent 領域，OpenAI 的 GPT-5.4 已具備原生電腦操作能力，Anthropic 也在測試內部代號 Conway 的常駐 Agent 平台；而 以任務導向設計的 AI Agent 系統，正逐漸成為新一代 AI 競爭的主戰場。Muse Spark 目前在 Agent 能力上還不是主角，但 Meta 的「Contemplating 多代理模式」顯示這個方向已在路線圖上。
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- Meta 官方新聞稿：Introducing Muse Spark（April 8, 2026）
- TechCrunch：Meta debuts the Muse Spark model in a ‘ground-up overhaul’ of its AI（April 8, 2026）
- CNBC：Can Meta’s new AI model Muse Spark make money?（April 9, 2026）
- Fortune：Meta unveils Muse Spark, its first new model since its botched Llama 4 debut（April 8, 2026）
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