Meta entra nella corsa all'IA con Muse Spark

Cosa è successo

Meta Superintelligence Labs ha presentato Muse Spark, il suo primo modello — e il rilascio AI più significativo — dopo Llama 4, uscito un anno fa. Alexandr Wang, il 29enne ex-CEO di Scale AI che Zuckerberg ha portato a guidare l'operazione con un deal da $14 miliardi, ha descritto i nove mesi di lavoro come un rifacimento radicale — ogni livello della produzione, dall'infrastruttura all'architettura ai dati, è stato riprogettato quasi da zero.

Il risultato è un modello nativo multimodale, con ragionamento e orchestrazione multi-agente, che segna un salto netto rispetto a Llama 4: stando ai test di Artificial Analysis, Muse Spark porta a 52 il punteggio sull'Intelligence Index dove Llama 4 Maverick si era fermato a 18. Rimane sotto Gemini 3.1 Pro e GPT-5.4 (entrambi a 57) e appena sotto Claude Opus 4.6 (53), con lacune esplicite nel coding e nei compiti agentici a lungo raggio che Meta stessa riconosce nel documento di lancio. A differenza di tutta la famiglia Llama, Muse Spark è chiuso: nessun download dei pesi e accesso solo via meta.ai al pubblico e via API in anteprima privata per una manciata di partner selezionati.

Perché è importante

Muse Spark eccelle in analisi multimodale e, sorprendentemente, nei benchmark a tema healthcare — categorie che contano per la strategia di Meta più che per la corsa alla frontiera. La "entity recognition and localization" è una skill particolarmente rivelatrice, dacché il modello è insolitamente capace ad identificare oggetti e prodotti dentro immagini e video. Che è esattamente ciò che serve quando un paio di occhiali Ray-Ban riprende un prodotto che l'utente sta guardando e il sistema deve identificarlo, trovare il prezzo, e far emergere il creator che l'ha recensito la settimana scorsa, per esempio.

A dicembre Meta ha cambiato la propria policy, iniziando a usare le conversazioni con Meta AI come segnali di profilazione pubblicitaria su Facebook, Instagram e WhatsApp — senza via d'uscita per la maggior parte del mondo. A marzo, durante la principale conferenza americana sul retail, ha lanciato strumenti di affiliate marketing con tag di prodotto direttamente nei Reel, commissioni, acquisto one-touch e integrazione con Amazon, eBay e Shopee in 22 Paesi; ora, insieme a Muse Spark, ha annunciato che gli occhiali Ray-Ban e Oakley con AI integrata tracciano la nutrizione tramite la fotocamera. Spark è il cervello di questa macchina: produce, più che risposte, dati comportamentali — più preziosi di qualsiasi like o condivisione perché rivelano intenzioni in tempo reale.

Meta ha condiviso anche un elemento tecnicamente molto interessante. Durante il reinforcement learning (RL) — la fase di addestramento in cui il modello viene premiato o penalizzato in base ai risultati — Meta ha introdotto una penalità sui token di ragionamento eccessivi. Il modello ha sviluppato spontaneamente qualcosa che Meta chiama "thought compression", ovvero la capacità di arrivare alla stessa risposta usando molti meno passaggi intermedi. Per il benchmark dell'Intelligence Index, Muse Spark ha usato 58 milioni di token in output contro i 157 milioni di Opus 4.6 e i 120 milioni di GPT-5.4 — una differenza mastodontica, che su miliardi di sessioni al giorno su WhatsApp, Instagram e Messenger vale molto sul conto del cloud.

Zuckerberg aveva firmato un manifesto da 2.000 parole intitolato "Open Source AI is the Path Forward" appena due anni fa. Muse Spark è chiuso — eppure, prima di bollarlo come un calcolo commerciale, vale la pena ricordare cosa è successo il giorno prima: Anthropic ha annunciato che il suo nuovo modello di frontiera, Mythos, era troppo pericoloso per essere rilasciato perché aveva trovato in autonomia centinaia di vulnerabilità nei principali sistemi operativi, costruendo da solo gli exploit per sfruttarle. Se i modelli più avanzati acquisiscono spontaneamente capacità offensive per il solo fatto di essere molto efficaci nella scritture codice, tenerli chiusi quando raggiungono determinate capacità diventa una priorità. Meta non lo ha detto esplicitamente, ma la direzione del settore porta lì.

E adesso?

Watermelon, il modello successivo, è già in sviluppo. La “Contemplating mode” — che orchestra fino a 16 agenti in parallelo per competere con le modalità di ragionamento esteso di Gemini e GPT — è ancora in distribuzione graduale. Muse Spark è, nelle parole di Wang, il primo punto su una traiettoria. Il titolo ha chiuso a +6,5% mercoledì, e gli investitori sembrano incoraggiati. La strada è in salita e la concorrenza ancora avanti, ma per la prima volta dopo molto tempo, Meta è legittimamente — e credibilmente — rientrata in gioco.