Muse Spark veröffentlicht

• Meta kündigte Muse Spark am 8. April 2026 als 'das erste einer neuen Reihe großer Sprachmodelle von Meta Superintelligence Labs' an, das Ergebnis von neun Monaten, in denen MSL 'unseren KI-Stack von Grund auf neu aufgebaut' hat, und laut The Batch Metas erstes neues Modell seit etwa einem Jahr^[1][3]
• Meta stellte es als 'klein und schnell by design' dar, aber 'leistungsfähig genug, um komplexe Fragen aus Wissenschaft, Mathematik und Gesundheit zu durchdenken'; die nächste Generation ist bereits in Entwicklung. Von Tag eins an trieb es die Meta-AI-App und meta.ai an, WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger und KI-Brillen sollten folgen^[1]
• Es brach mit Llamas Politik offener Gewichte: Artificial Analysis nannte es 'Metas erstes Frontier-Modell, das nicht mit offenen Gewichten veröffentlicht wurde'; es wird kostenlos in der App und für ausgewählte Partner über eine private API-Vorschau angeboten, wobei Meta lediglich hoffte, künftige Versionen als Open Source freizugeben^[1][3][5]
• Unabhängige Tests platzierten es zum Start nahe der Spitze: 52 im Artificial Analysis Intelligence Index, nur hinter Gemini 3.1 Pro Preview und GPT-5.4 (je 57) sowie Claude Opus 4.6 (53), gegenüber 18 und 13 bei Llama 4 Maverick und Scout, und es brauchte nur 58M Ausgabe-Tokens für den Index^[3][5]
• Sein Profil war uneven: Humanity's Last Exam 39.9% und MMMU-Pro 80.5% waren stark, agentische Aufgaben stachen dagegen nicht hervor (GDPval-AA 1,427 gegenüber 1,676 für GPT-5.4), und Meta räumte selbst Lücken beim Programmieren und bei agentischen Aufgaben ein^[3][5]
• Metas eigene Zahlen stammten vom Hersteller: CharXiv Reasoning 86.4, HealthBench Hard 42.8 (GPT 5.4 40.1), DeepSearchQA 74.8 und Humanity's Last Exam 50.2 im Multi-Agenten-Modus Contemplating, gegenüber Terminal-Bench 2.0 59.0 und ARC AGI 2 42.5, wo es hinter GPT 5.4 und Gemini 3.1 Pro lag^[6]
• Artificial Analysis bewertete das Modell später in einem überarbeiteten Index mit 43 neu, der Basis, die es verwendete, als Muse Spark 1.1 im Juli 51 erreichte; die 52 vom Starttag ist daher nur mit anderen Werten aus dem April vergleichbar^[2]

Wichtige Funktionen

• Nativ multimodal: Text, Bild und Sprache als Eingabe (bis zu etwa 262,000 Tokens Kontext) und Text als Ausgabe, mit Werkzeugnutzung und Multi-Agenten-Orchestrierung sowie einem Contemplating-Modus, der mehrere Agenten parallel laufen lässt und ihre Antworten zusammenführt^[3][6]
• Meta AI erhielt die Modi Instant und Thinking, parallel arbeitende Subagenten, visuelles Programmieren von Minispielen und Dashboards per Prompt sowie einen Einkaufsmodus, der auf Creator-Inhalte zurückgreift^[1]
• Gesundheit war ein erklärter Schwerpunkt: Meta arbeitete bei den Trainingsdaten mit mehr als 1,000 Ärztinnen und Ärzten zusammen, damit es gängige Gesundheitsfragen beantworten kann, auch solche mit Bildern und Diagrammen^[1][4]
• Am 12. Mai ergänzte Meta schnellere Sprachunterhaltungen, Live-KI in der App, eine Einkaufssuche mit Marketplace-Bezug und eine schrittweise Einführung auf den Brillen Ray-Ban Meta und Oakley Meta sowie in WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger und Threads^[1]
• Zum Start gab es weder eine öffentliche API noch einen Preis pro Token; Metas öffentliche Vorschau der Meta Model API folgte im Juli mit Muse Spark 1.1^[5]

Von Meta zum Start gemeldete Ergebnisse^[6]