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Meta abandonne officiellement Llama et dévoile Muse Spark, son nouveau modèle d’intelligence artificielle présenté comme la première étape de son échelle de montée en puissance vers une famille de modèles Muse. Disponible dès aujourd’hui dans les applications de Meta, le modèle est le fruit du Meta Superintelligence Labs, l’équipe restructurée l’an dernier sous la direction d’Alexandr Wang.

Meta positionne Muse Spark sur quatre axes : perception multimodale, raisonnement, santé et tâches agentiques. L’entreprise assume des lacunes persistantes sur deux fronts et les nomme explicitement : « Nous continuons d’investir dans les domaines où les performances actuelles sont insuffisantes, comme les systèmes agentiques à long terme et les workflows de code ». Sur le multimodal, les questions STEM (science, technologie, ingénierie et mathématiques) visuelles, la reconnaissance d’entités et la localisation sont identifiées comme points forts du modèle.
Muse Spark se décline en deux modes distincts. Le mode Thinking (réflexion), disponible aujourd’hui, se mesure aux benchmarks face à Claude Opus 4.6 Max, Gemini 3.1 Pro High, GPT-5.4 Xhigh et Grok 4.2 Reasoning. Le mode Contemplating (contemplation), dont le déploiement sera progressif, va plus loin : il « orchestre plusieurs agents qui raisonnent en parallèle », ce qui lui permet, selon Meta, de « rivaliser avec les modes de raisonnement extrême de modèles comme Gemini Deep Think et GPT Pro ». Les résultats annoncés atteignent 58 % sur Humanity’s Last Exam et 38 % sur FrontierScience Research. Voici les benchmarks.

La santé est un axe de différenciation revendiqué avec une ambition explicitement formulée : Meta présente Muse Spark comme un modèle de ce qu’il appelle la « superintelligence personnelle », dont l’une des applications majeures serait d’aider les utilisateurs à comprendre et améliorer leur santé. Pour y parvenir, Meta a collaboré avec plus de 1 000 médecins pour constituer les données d’entraînement.
En pratique, le modèle peut générer des éléments visuels interactifs détaillant des informations comme les apports nutritionnels d’aliments ou les groupes musculaires sollicités lors d’exercices. Une API privée en accès anticipé ouvre par ailleurs à des partenaires sélectionnés.
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