Si chiama Muse Spark ed è il nuovo modello AI di Meta conosciuto in precedenza con il nome in codice Avocado. Non è open weights (pesi aperti e scaricabili) ed è accessibile solo tramite il portale AI dell’azienda o via API su invito. In altri termini, è un modello “chiuso” che va esattamente contro quanto detto da Mark Zuckerberg appena due anni fa sull’importanza dei modelli AI aperti.

Nel luglio del 2024, il CEO di Meta aveva infatti pubblicato un manifesto di oltre duemila parole intitolato “Open Source AI is the Path Forward”, nel quale difendeva l’apertura dei modelli come la strada maestra per garantire opportunità economica e sicurezza tecnologica globale. Aveva paragonato Llama alla nascita di Linux, sostenendo che il modello di business di Meta non dipendesse dalla vendita di accesso ai propri sistemi e che aprire i pesi dei modelli non avrebbe intaccato né i ricavi, né la capacità di fare ricerca.

Da Llama a Muse: cosa è cambiato

La svolta di Meta non è però avvenuta dall’oggi al domani. Il primo segnale concreto era arrivato nell’aprile del 2025, quando l’azienda aveva lanciato il servizio di inferenza Llama API in parallelo alla famiglia Llama 4, diventando di fatto un fornitore cloud. Ma la rottura più profonda è legata al fallimento di Llama 4 stesso. Nonostante le promesse sulle capacità multimodali e agentiche, il modello non aveva soddisfatto le aspettative e Meta aveva alla fine abbandonato lo sviluppo della variante più grande (nome in codice Behemoth), che avrebbe dovuto toccare i due trilioni di parametri. Un progetto sepolto prima ancora di vedere la luce pubblica.

L’insuccesso è stato così cocente da spingere l’azienda a ripartire da zero. Meta ha così investito cifre significative per attrarre i migliori ingegneri e dirigenti del settore AI tra cui Alexandr Wang, oggi a capo di Meta Superintelligence Labs e quindi di Muse Spark, modello che segna una ricostruzione radicale dell’intera strategia AI dell’azienda.

Le prestazioni dichiarate, con qualche riserva

meta muse spark

Secondo Meta, Muse Spark eguaglia o supera i modelli di punta di OpenAI, Anthropic e Google sui principali benchmark. L’azienda sostiene inoltre che il modello sia stato più efficiente da addestrare rispetto ai predecessori, richiedendo un ordine di grandezza in meno di compute per raggiungere capacità comparabili. Sul piano architetturale, Meta lo descrive come un modello di ragionamento nativo multimodale con capacità di uso degli strumenti, visual chain of thought e orchestrazione multi-agente.

Una delle funzioni più interessanti è quella che l’azienda chiama “contemplating mode”, ovvero un sistema che coordina più agenti di ragionamento in parallelo per competere con modelli come Gemini Deep Think e GPT Pro. Il problema è che questa modalità non è disponibile fin dal lancio, ma verrà distribuita progressivamente.

Prima di prendere per oro colato i numeri dei benchmark, però, vale la pena ricordare che Meta è la stessa azienda che circa un anno fa fu accusata di aver manipolato i test per gonfiare artificialmente le prestazioni di Llama 4. Questa volta l’azienda ha avuto l’accortezza di condividere la metodologia di test, il che rappresenta un passo nella giusta direzione ma non equivale ancora a una validazione esterna indipendente.

Il doppio binario come nuova normalità

Zuckerberg non ha comunque abbandonato del tutto la retorica open source. In un post su Threads pubblicato in concomitanza con il lancio, ha scritto che Meta prevede di rilasciare in futuro modelli open source sempre più avanzati. Una posizione che suona come un compromesso politico più che come una convinzione profonda, ma che riflette una tendenza diffusa nel settore.

Google lo fa da tempo, rilasciando modelli aperti di dimensioni ridotte (la famiglia Gemma ne è l’esempio più recente) derivati dai suoi Gemini proprietari. OpenAI si sta muovendo in una direzione simile con gpt-oss, anche se è ancora da capire se si tratti di una scelta strutturale o di un esperimento isolato. Il cosiddetto “dual-tracking”, insomma, è diventato lo standard de facto per chi vuole presidiare sia il mercato enterprise sia la comunità dei ricercatori.

Muse Spark è descritto come il primo gradino di una nuova scala di modelli, con varianti più grandi già in sviluppo. A differenza di Behemoth, questa volta Meta sembra intenzionata a farli arrivare davvero al pubblico anche se, a questo punto, probabilmente non in forma di pesi scaricabili liberamente.

(Immagine in apertura: Shutterstock)