2024 年 7 月，Zuckerberg 發了一封公開信，標題是《開源 AI 是通往未來的路》。他說開源是全世界最好的機會，是安全的保障，是所有人的福利。
2025 年 6 月，他花了 143 億美元買下 Scale AI 49% 的股份，把創辦人 Alexandr Wang 挖來當 Meta 史上第一位 Chief AI Officer。
2026 年 4 月 8 日，Wang 交出第一份作業：Muse Spark。Meta 超級智能實驗室的第一個模型。閉源的。
你沒看錯。那個把「開源」掛嘴邊的 Zuckerberg，第一次在 AI 模型上選擇了閉源。
Muse Spark 到底是什麼？30 秒看懂
簡單講：Meta 從零開始做的一個多模態 AI 模型，能同時處理文字、圖片、語音，還能用工具、協調多個 AI Agent。
它不是 Llama 的升級版。Llama 系列去年發布後反應平平，開發者社群不太買單，Zuckerberg 才決定換打法。Muse Spark 是完全不同的架構，由 Wang 帶來的新團隊從頭建的。
Meta 自己說，用新的訓練方法，他們能用比以前少一個數量級的算力，做出跟舊版 Llama 4 中型版本一樣強的模型。換句話說，效率上了一個台階。
目前 Muse Spark 可以在 meta.ai 網站和 Meta AI App 上免費使用。但 API 還沒開放，只有少數開發者拿到了內測資格。
跑分怎麼樣？一張表說清楚
直接看數據，不廢話（截至 2026 年 4 月）：
| 測試項目 | Muse Spark | GPT-5.4 | Claude Opus 4.6 | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|---|
| AI 分析指數（綜合） | 52 | 57 | 53 | 57 |
| HealthBench Hard（醫療） | 42.8 🥇 | 40.1 | — | 20.6 |
| ARC-AGI-2（推理） | 42.5 | 76.1 | — | 76.5 |
| Terminal-Bench 2.0（程式） | 59.0 | 75.1 | — | 68.5 |
| Humanity’s Last Exam | 58%* | — | — | — |
| 月費 | 免費 | $20/月 | $20/月 | 免費額度大 |
*Contemplating 模式下的成績。Contemplating 是 Muse Spark 的深度推理模式，會同時啟動多個 Agent 平行思考，類似 Gemini 的 Deep Think。
看完這張表，結論很直白：
醫療方面，Muse Spark 是目前地球上最強的。42.8 分打敗了 GPT-5.4 的 40.1，更是把 Gemini 3.1 Pro 的 20.6 甩了一倍多。Meta 說他們跟超過 1,000 名醫生合作整理訓練數據，這個投入確實反映在成績上了。
但寫程式和推理，差距很明顯。ARC-AGI-2 推理測試只拿了 42.5，GPT-5.4 和 Gemini 都在 76 以上，差了快一倍。程式能力也落後 GPT-5.4 整整 16 分。
還有一個有趣的數據：Muse Spark 跑完整套測試只用了 5,800 萬 output tokens，Claude Opus 4.6 用了 1.57 億，GPT-5.4 用了 1.2 億。同樣的考試，它的「用紙量」只有別人的三分之一到一半。效率確實高。
140 億買來的人，做了什麼？
要理解 Muse Spark，得先理解 Alexandr Wang 這個人。
他 19 歲從 MIT 輟學創辦 Scale AI，專門幫 AI 公司做數據標註。到 2025 年，Scale AI 已經是 OpenAI、Meta、微軟等大廠背後最大的數據供應商之一。Zuckerberg 花 143 億美元買了 49% 的無投票權股份，條件是 Wang 本人要來 Meta 當 Chief AI Officer。
Wang 到任後做了幾件事：
- 成立 Meta 超級智能實驗室（Meta Superintelligence Labs），目標直指 AGI
- 跟 Zuckerberg 一起到處挖人，據報導開出的薪資包含股權後高達數億美元
- 9 個月後交出 Muse Spark——一個從零開始、跟 Llama 完全不同架構的模型
Meta 自己說 Muse Spark 只是起點，更大更強的模型已經在開發中。Wang 和 Zuckerberg 的終極目標是所謂的「個人超級智能」（Personal Superintelligence）——一個真正懂你、能替你做決策的 AI。
那個「開源承諾」怎麼了？
這是整件事最值得聊的部分。
2024 年，Zuckerberg 寫了一篇幾千字的公開信，核心論點就一個：開源 AI 對全世界最好。他說封閉模型會讓少數公司壟斷 AI 的未來，開源才是正路。當時整個開源社群都在替他鼓掌。
結果不到兩年，他自己就選了閉源。
Meta 的官方說法是「希望未來能開源 Muse 系列的某些版本」。但沒有時間表、沒有具體承諾、甚至沒說清楚是開源 Muse Spark 本身還是另外一個分支。The Register 有一篇報導的標題很精準：《Meta 的新模型跟 Zuckerberg 的私立學校一樣開放》。
為什麼轉向？原因不複雜。Llama 4 發布後市場反應冷淡，開發者沒有像 Meta 預期的那樣蜂擁而至。與此同時，OpenAI 和 Google 的閉源模型在商業上跑得飛快。Meta 意識到在最前沿的 AI 競賽中，把你最好的東西免費送出去，代價比收益大。
這不代表 Meta 會完全放棄開源。Llama 系列可能還會繼續更新。但最尖端的模型——也就是 Wang 的超級智能實驗室做的東西——不會再免費送了。
普通人該怎麼用？
如果你不是開發者，只是想用一個好的 AI 助手，Muse Spark 有幾個場景值得試：
健康問題諮詢：HealthBench 全球第一不是吹的。如果你有健康相關的問題想問 AI，Muse Spark 目前是最準確的選擇。當然，AI 不能替代醫生，但作為第一步的資訊收集工具，它比 ChatGPT 更可靠。
多模態任務：拍張照問它「這是什麼」、上傳一份文件讓它摘要、甚至語音對話——這些它都能做，而且免費。
日常聊天和問答：綜合分數 52，跟 Claude Opus 4.6 的 53 只差 1 分。免費對上每月 $20，性價比很明顯。
但如果你需要：
- 寫程式 → 用 Claude Opus 4.6 或 GPT-5.4
- 複雜推理 → 用 Gemini 3.1 Pro 或 GPT-5.4
- 自動化工作流（Agent）→ GPT-5.4 目前領先最多
2026 年的正確打法不是死守一個模型，而是根據任務切換。問健康問題用 Muse Spark，寫程式用 Claude，做分析用 Gemini。這不是選邊站，是效率最大化。
我的看法
Muse Spark 證明了一件事：錢確實能砸出東西來。9 個月，從零到全球第四，醫療 AI 全球第一。Meta 在 Llama 4 失敗後的轉身速度比大多數人預期的快得多。
但這件事更深的意義是：開源 AI 的黃金時代可能正在結束。
當連最大聲喊開源的人都開始閉源，你就知道這場遊戲的規則變了。前沿 AI 研發的成本越來越高（Meta 一年資本支出超過 500 億美元），回報期越來越長。在這種條件下，「免費送」的邏輯越來越站不住腳。
對普通用戶來說，短期內這其實是好事——你可以免費用一個全球前四的 AI。但長期來看，當所有前沿模型都走向閉源和付費，AI 的「民主化」可能只是一個過渡期的幻覺。
Muse Spark 免費用嗎？現在是。但 Meta 的目標不是做慈善。它要的是 30 億用戶的數據和注意力，這比月費 $20 值錢多了。
你覺得 Zuckerberg 的「開源承諾」算食言嗎？還是這本來就是商業常態？
本文資訊截至 2026 年 4 月 13 日。AI 模型更新極快，跑分和功能可能隨版本更新而變動。健康問題請諮詢專業醫生，AI 僅供參考。
延伸閱讀：更多 AI 工具與趨勢
- Astryx 是什麼？Meta 開源『給 AI 用』的設計系統：150+ 組件加 MCP，讓 AI 直接砌 UI（2026）
- Google I/O 2026：Gemini Spark 把 AI 從「助理」升級成「會自己上班的員工」
- OmniRoute 是什麼？把 Claude Code、Cursor 的 API 帳單省到接近 0 的免費 AI Gateway（2026）
- Google 砸 400 億給 Anthropic：自家有 Gemini，還幫對手蓋 5 個核電廠的算力
發表迴響