Meta* Superintelligence Labs представила модель рассуждения Muse Spark с нативной мультимодальностью. Среди заявленных возможностей: tool use, visual chain of thought и multi-agent orchestration. Модель уже доступна на meta.ai и в приложении Meta AI. Также открыт приватный предварительный доступ к API, а будущие версии планируют распространять как open-source.
По данным независимых бенчмарков, Muse Spark показывает высокие результаты по intelligence indices и эффективности. Отмечается, что ей требуется более чем в 10× меньше вычислений по сравнению с Llama 4 Maverick. Среди технических особенностей называют training efficiency, test-time scaling и parallel multi-agent inference. В тестах сообщества модель также уверенно справлялась с задачами image-to-code и one-shot game generation.
Отдельно упоминается модель GLM-5.1 от Zhipu AI. Её называют одним из ведущих open-weight решений. Сообщается, что архитектура модели похожа на DeepSeek-V3.2.
Ключевые факты
Meta Superintelligence Labs представила модель рассуждения Muse Spark с нативной мультимодальностью, использованием инструментов, visual chain of thought и мультиагентной оркестрацией.
Muse Spark уже доступна на meta.ai и в приложении Meta AI; также открыт приватный API preview и заявлены планы по open-source будущих версий.
Независимые бенчмарки отмечают высокие показатели Muse Spark по индексам интеллекта и эффективности, при этом модель использует более чем в 10× меньше вычислений, чем Llama 4 Maverick.
GLM-5.1 от Zhipu AI названа одной из ведущих open-weight моделей; её архитектура описывается как схожая с DeepSeek-V3.2.