刚刚，Meta 发布新模型，股价大涨 10%

颠颠

刚刚，META 的股价一度暴涨超 10%：

而原因，则是一个叫 Alexandr Wang 的 28 岁年轻人，在 X 上发了一个九条推文的长帖。

Alexandr Wang 发布 Muse Spark 的推文截图Meta Superintelligence Labs 的第一个模型，Muse Spark，出来了。

Alexandr Wang 在帖子开头写的第一句话，也是整件事的底色：

“ 九个月前，我们从头重建了整套 AI 基座。新的基础设施、新的架构、新的数据流水线。Muse Spark 就是这些工作的结果，它现在也为 Meta AI 提供动力了。

九个月，从零开始，终于交作业了。
01先看效果

Muse Spark 是一个原生多模态推理模型，支持 tool-use、视觉思维链（visual chain of thought），以及多智能体编排。

Muse Spark 模型概述图用白话来说：
给它一张图，它能看懂；给它一个复杂问题，它知道该调用什么工具；让它协调多个任务同时跑，它也能搞定。

MSL 的研究员 Matt Deitke 给了一个直观演示：
把一张数独棋盘的照片发给 Muse Spark，它自己调用 Python 工具，直接生成了一个可以在网页上玩的数独游戏。

从视频中可以看到，模型读入图片后，把棋盘里的图标（太阳、鳄梨、山、风等符号）原样保留，生成了一个带有 Hint、Check、Solve、Undo 按钮的完整网页应用，起始格锁定，点击空格就能填入对应图标。
33 秒之内，这个 Icon Sudoku 就可以玩通了。

Muse Spark 数独 demo：模型生成可玩网页游戏

数独游戏完成界面（用时 33 秒通关）02沉思模式

Alexandr Wang发布的另一个功能是 Contemplating Mode（沉思模式）。
它让多个智能体并行推理，专门用来处理复杂的科学和数学问题。内部测试的说法是，它和 Gemini Deep Think、GPT Pro 这类极限推理模型的表现相当。

Contemplating Mode 架构示意图Meta AI 现在有三种模式：
Instant（快速响应）、Thinking（深度推理），以及新上线的 Shopping 模式，读取你在 Meta 旗下应用里刷过的创作者、品牌和穿搭内容，直接转化成购物建议。
Matt Deitke 还发推说，Grounding（视觉定位）功能已经推送到了生产环境。
从 demo 视频里可以看到：用户上传了一张家用咖啡机（Micra + Grinder）的照片，模型不仅识别出了机器的各个零件（粉碗、压粉器等），还在图片上用红框标注出对应位置，同步生成了从研磨到倒奶泡的完整操作步骤。

Grounding 演示：识别咖啡机零件并标注位置Muse Spark Grounding 视觉定位功能演示：

03Alexandr Wang 是谁

Alexandr Wang，1997 年出生于新墨西哥州，父母是在洛斯阿拉莫斯国家实验室工作的华裔物理学家。

他 19 岁从 MIT 退学，和联合创始人共同创立了 Scale AI。
Scale 做的事情，说起来其实不怎么性感：替 AI 行业处理数据标注和数据流水线管理。有点像给建筑队供砖，不出现在媒体上，但几乎所有大模型的训练数据，多少都走过 Scale 的数据引擎。
Pentagon 选过 Scale 来评估大型语言模型，各大 AI 公司都是他们的客户，美国政府也不例外。
2021 年，Scale AI 估值 73 亿美元，Alexandr Wang在 24 岁成为亿万富翁；第二年被认定为全球最年轻的白手起家亿万富翁。
2025 年 6 月，Meta 以约 143 亿美元拿下了 Scale AI 49% 的股份。
Alexandr Wang卸任 Scale AI CEO，成为 Meta 历史上第一位首席 AI 官（Chief AI Officer），领导新成立的 Meta Superintelligence Labs（MSL）。
04传闻与辟谣

他入职之后，事情并不太平。
到任仅两个月，他亲自从 Scale 带过来的高管 Ruben Mayer 就以「个人原因」离职了。同一时期，有报道说 MSL 的研究人员认为 Scale 的数据质量不够好，悄悄换用了竞争对手来处理训练数据，这对整个收购的逻辑来说……有点讽刺。
2025 年 12 月，《金融时报》报道，Alexandr Wang曾私下向同事抱怨：扎克伯格的微管理让他感到「窒息」，拖慢了进度。
2026 年 1 月，从 Meta 离职的「AI 教父」Yann LeCun 在接受《金融时报》采访时公开批评Alexandr Wang：

“ 他年轻，没有经验。他没有从事过研究，不知道研究是怎么做的，也不知道什么对研究人员有吸引力。

LeCun 也补了一句：「他学得快，知道自己不知道什么。」
一褒一贬，也算是给了个客观完整的画像。
而上个月，有媒体报道扎克伯格将Alexandr Wang架空。
Meta 发言人 Andy Stone 后续回应称：

“ 完全是假的。Alex 参与创建了新团队，仍然运营着 MSL 和 TBD，影响力在增长而非减退。这太荒谬了。

扎克伯格随后放出了和 Alexandr Wang 的合照。
05被挖来的人

Muse Spark 当然不只是Alexandr Wang一个人的成绩。

MSL 的首席科学家赵盛佳，也同步宣布了发布。他来自 OpenAI，此前是 OpenAI 的 MTS（Member of Technical Staff），博士毕业于斯坦福。

赵盛佳发布配图赵盛佳发推说：

“ 很高兴分享我们在 Meta Superintelligence Labs 一直在做的事情。我们刚刚发布了 Muse Spark，这是我们的第一个 AI 模型，也是我们迈向个人超级智能的第一步。我们把整套技术栈都翻新了，以支持规模化，而这只是个开始。

Alexandr Wang到任之后，据报道开出了高达十亿美元的签字奖金来挖人，从 OpenAI 和各大顶尖机构广撒网。
可以说，赵盛佳就是这场抢人大战的战果之一。
06Benchmark 有点说法

模型发布了，评论区的质疑也跟着来了。
注意看下图的高亮分数：

Benchmark 对比（自家评分高亮分标注版）眼尖的网友 Nathan Spencer 索性给出了一张把各项第一名都加深标注的版本，配文「帮你们修好了」，直观地展示了哪些项目 Muse Spark 排名第一，哪些项目其他模型得分更高。

Nathan Spencer 标注各项最高分的 benchmark 对比图Shrey Shah 在评论区问道：

“ 在整个 benchmark 展示里，你们把自家的分数都高亮了，包括竞争对手得分比你们更高的那些项目。你们是在故意误导大家对性能的认知吗？

用户 Raksa 也发现，Gemini 3.1 Pro 在某些项目上的得分高于 Muse Spark，开始对模型的实际表现产生疑问。

除了 benchmark 展示方式的问题，还有一个更基础的困境：目前 Muse Spark 没有开放 API，没有公开权重，也没有关于模型规模的任何信息。
评论区已经有人在问了：「除了一篇博客，你们到底发了什么？」
这个问题……目前暂无正式的回答。

安全评估结果图表发布文章里，甚至还像模像样地专门提到了安全评估：在生物武器、化学武器等高风险领域，Muse Spark 表现出了强拒绝行为。
Humanity's Last Exam 上，Contemplating 模式跑到了 58%；FrontierScience Research 上是 38%。
07华尔街投票了

无论评论区怎么质疑，资本市场的态度却是一目了然：

META 股价走势图（公告后涨幅 +9%）META 当天涨了 8-9%，甚至一度超过 11%。
以一个第三方数字来收尾：Polymarket 上「Meta 在 6 月 30 日前拥有第一名 AI 模型」的赔率是 4%。

Alexandr Wang 最后写了这么一段：

“ 这是 MSL 的第一个模型，在模型行为上肯定还有不少粗糙的地方，我们会随着时间慢慢打磨。不管怎样，我们很期待大家来试试。

九个月，从头重建，第一个模型。
但「从头重建的 AI 基座」究竟有多强……要等 API 开放、权重公布之后，才能算真正交卷。
这份答卷，你怎么看？

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wakeman

年轻团队九个月打造新模型推动Meta股价大涨，实力与潜力值得期待