Muse Spark - mô hình AI đầu tiên từ đội siêu trí tuệ của Meta
Meta Platforms vừa ra mắt Muse Spark, mô hình AI đầu tiên từ đội ngũ Superintelligence Labs tốn kém mà hãng thành lập năm ngoái, nhằm bắt kịp các đối thủ trong cuộc đua AI.
Cổ phiếu Meta tăng vọt sau thông tin này.
Các hãng công nghệ Mỹ đang chịu áp lực phải chứng minh rằng những khoản chi khổng lồ cho AI sẽ mang lại hiệu quả.
Áp lực đặc biệt lớn với Meta sau khi công ty tuyển dụng CEO Alex Wang từ Scale AI về làm Giám đốc AI kiêm lãnh đạo Meta Superintelligence Labs trong một thỏa thuận đầu tư trị giá 14,3 tỉ USD năm ngoái, sau đó đưa ra các gói đãi ngộ lên tới hàng trăm triệu USD cho một số kỹ sư để xây dựng đội siêu trí tuệ mới.
Đây là nỗ lực đưa Meta trở lại nhóm dẫn đầu AI sau màn thể hiện gây thất vọng của các mô hình Llama 4 hồi tháng 4.2025.
Siêu trí tuệ đề cập đến các hệ thống AI có thể vượt qua khả năng tư duy của con người. Muse Spark là sản phẩm đầu tiên trong một loạt mô hình mới, được gọi nội bộ là Avocado, từ đội ngũ Meta Superintelligence Labs.
Muse Spark là mô hình đầu tiên mà Meta phát hành sau khoảng một năm, ban đầu chỉ có mặt trên ứng dụng và website Meta AI. Trong vài tuần tới, Muse Spark sẽ thay thế các mô hình Llama đang vận hành chatbot trên WhatsApp, Instagram, Facebook và dòng kính thông minh của Meta, theo công ty.
Meta không tiết lộ tham số của Muse Spark. Đây là chỉ số quan trọng thường dùng để so sánh sức mạnh tính toán giữa các mô hình AI. Công ty mẹ Facebook cũng thay đổi chiến lược so với trước đây khi không công khai mã nguồn mở Muse Spark như các mô hình Llama, mà chỉ chia sẻ bản xem trước riêng tư với một số đối tác không được nêu tên.
Tham số là các giá trị số mà mô hình AI học được và điều chỉnh trong suốt quá trình huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu. Nó là các biến nội bộ của mô hình AI, quyết định cách xử lý thông tin đầu vào và tạo kết quả đầu ra. Mục tiêu của quá trình huấn luyện là tìm ra bộ tham số tối ưu nhất để mô hình AI có thể thực hiện nhiệm vụ (dự đoán từ tiếp theo trong câu, dịch ngôn ngữ, trả lời câu hỏi...) chính xác nhất có thể dựa trên dữ liệu đã học.
Số lượng tham số thường là chỉ số về kích thước và khả năng của mô hình AI. Mô hình AI càng có nhiều tham số thì tiềm năng học được các mẫu phức tạp hơn càng lớn, nhưng cũng đòi hỏi nhiều dữ liệu, tài nguyên tính toán để huấn luyện.
“Phiên bản ban đầu này được thiết kế nhỏ gọn và nhanh, nhưng vẫn đủ khả năng suy luận các câu hỏi phức tạp trong khoa học, toán học và y tế. Đây là nền tảng mạnh mẽ và thế hệ tiếp theo đang được phát triển”, Meta cho biết trong một bài blog.

Meta Platforms vừa ra mắt Muse Spark, mô hình AI đầu tiên từ đội ngũ Superintelligence Labs- Ảnh: Reuters
Các đánh giá độc lập cho thấy Muse Spark đang bắt kịp mô hình hàng đầu từ Google, OpenAI và Anthropic ở một số lĩnh vực như ngôn ngữ và hiểu hình ảnh, nhưng vẫn tụt lại ở các mảng như lập trình và suy luận trừu tượng. Muse Spark đồng hạng tư trong một bảng xếp hạng tổng hợp các bài kiểm tra AI của công ty Artificial Analysis.
Artificial Analysis là công ty nghiên cứu và đánh giá độc lập chuyên theo dõi, so sánh và xếp hạng các mô hình AI như tạo văn bản, hình ảnh, video. Công ty này xây dựng các bảng đánh giá chuẩn để đo lường chất lượng, tốc độ, chi phí và hiệu năng của từng mô hình. Từ đó, doanh nghiệp, nhà phát triển và giới đầu tư sẽ hiểu rõ mô hình AI nào đang dẫn đầu, có lợi thế về giá hay khả năng mở rộng. Các báo cáo và xếp hạng của Artificial Analysis thường được truyền thông và giới công nghệ trích dẫn như một nguồn tham khảo đáng tin cậy trong lĩnh vực AI.
Những hạn chế ban đầu của các mô hình AI mới
Mark Zuckerberg, Giám đốc điều hành Meta, trước đó đã hạ kỳ vọng về hiệu suất ban đầu của các mô hình AI mới.
Mark Zuckerberg nói với nhà đầu tư vào tháng 1 rằng ông tin “các mô hình AI đầu tiên của Superintelligence Labs sẽ tốt, nhưng quan trọng hơn là thể hiện tốc độ tiến bộ nhanh chóng mà chúng tôi đang đạt được.”
“Tôi kỳ vọng chúng tôi sẽ từng bước mở rộng ranh giới trong suốt năm nay khi tiếp tục phát hành các mô hình mới”, tỷ phú này nói.
Alex Wang thừa nhận trong loạt bài đăng trên mạng xã hội X hôm 8.4 rằng “chắc chắn vẫn còn những điểm sẽ được hoàn thiện dần theo thời gian trong hành vi của mô hình AI”.
Ông cho biết các phiên bản mô hình AI lớn hơn đang được phát triển và Meta có kế hoạch phát hành công khai ít nhất một phần trong số đó.
Với lần ra mắt Muse Spark, Meta cũng hé lộ rõ hơn cách kiếm tiền từ các mô hình AI, khi giới thiệu các tính năng mua sắm tích hợp trong chatbot Meta AI, cho phép người dùng truy cập trực tiếp tới sản phẩm để mua.
Nhìn chung, Meta đặt cược rằng việc ứng dụng AI vào các tác vụ cá nhân hằng ngày sẽ giúp tăng mức độ tương tác của hơn 3,5 tỉ người dùng trên các nền tảng mạng xã hội của mình, qua đó tạo lợi thế so với các đối thủ có quy mô nhỏ hơn.
Muse Spark cũng có thể hỗ trợ người dùng trong các tác vụ như ước tính lượng calo trong bữa ăn từ ảnh chụp hoặc chèn thử hình ảnh một chiếc cốc lên kệ để xem trông ra sao, theo công ty.
Một chế độ bổ sung mang tên Contemplating Mode, chạy nhiều tác tử AI cùng lúc để tăng khả năng suy luận, sẽ cho phép Muse Spark thực hiện các kiểu suy nghĩ kéo dài tương tự như Gemini Deep Think của Google và GPT Pro của OpenAI.
Meta cho biết người dùng có thể sử dụng chế độ này để lập kế hoạch du lịch gia đình hiệu quả, chẳng hạn một tác tử AI soạn lịch trình chuyến đi, trong khi tác tử AI khác tìm kiếm các hoạt động phù hợp với trẻ em.











