Meta estreia novo modelo de IA em primeiro teste de equipe de 'superinteligência' de alto custo

A Meta apresentou na quarta-feira o Muse Spark, o primeiro modelo de inteligência artificial de uma equipe de alto custo que montou no ano passado para alcançar rivais na corrida da IA.

As empresas de tecnologia dos EUA estão sob pressão para provar que seus enormes gastos com IA valerão a pena. As apostas são especialmente altas para a Meta depois que ela contratou Alex Wang, CEO da Scale AI, no ano passado em um acordo de US$ 14,3 bilhões e ofereceu a alguns engenheiros pacotes salariais de centenas de milhões de dólares para integrar uma nova equipe de "superinteligência", uma tentativa de se impulsionar de volta ao topo do mundo da IA após um desempenho decepcionante com seus modelos Llama 4 no início do ano passado. Superinteligência refere-se a máquinas de IA que poderiam superar os humanos. O Muse Spark é o primeiro de uma nova série de modelos, conhecidos internamente como Avocado, dessa equipe.

O modelo, o primeiro que a empresa lança em cerca de um ano, inicialmente estará disponível apenas no aplicativo e site Meta AI, pouco utilizados. Nas próximas semanas, ele substituirá os modelos Llama existentes que alimentam chatbots no WhatsApp, Instagram, Facebook e na coleção de óculos inteligentes da Meta, disse a empresa.

A Meta não divulgou o tamanho do Muse Spark, uma medida chave tipicamente usada para comparar o poder de computação de um sistema de IA com o de seus rivais. Ela também mudou o curso de lançamentos abertos anteriores de seus modelos Llama, em vez disso, compartilhando apenas uma "prévia privada" do Muse Spark com parceiros não nomeados.

"Este modelo inicial é pequeno e rápido por design, mas capaz o suficiente para raciocinar sobre questões complexas em ciência, matemática e saúde. É uma base poderosa, e a próxima geração já está em desenvolvimento", disse a empresa em um post de blog.

Avaliações independentes do desempenho do Muse Spark mostraram que ele está alcançando os principais modelos dos líderes de mercado Google, OpenAI e Anthropic em algumas áreas, como compreensão de linguagem e visual, mas ficando atrás em outras, como codificação e raciocínio abstrato.

O modelo empatou em quarto lugar em um índice amplo de testes de IA compilado pela empresa de avaliação Artificial Analysis.

Mark Zuckerberg, CEO da Meta, havia moderado as expectativas de desempenho inicial, dizendo aos investidores em janeiro que ele achava que os primeiros modelos da equipe "serão bons, mas, mais importante, mostrarão a trajetória rápida em que estamos".

"Espero que a gente avance constantemente a fronteira ao longo do ano, à medida que continuamos a lançar novos modelos", disse ele.

Wang, que dirige a equipe de superinteligência, reconheceu em uma série de posts em redes sociais na quarta-feira que "certamente há arestas que poliremos com o tempo no comportamento do modelo". Ele disse que versões maiores do modelo estavam em desenvolvimento e que a Meta planejava lançar pelo menos algumas delas abertamente.

Com o lançamento, a Meta deu uma ideia mais clara de como pretende usar seus modelos para gerar receita, provocando recursos de compras incorporados em seu chatbot Meta AI que direcionam os usuários diretamente para produtos que eles podem comprar.

De modo geral, a empresa aposta que a aplicação de IA em tarefas pessoais do dia a dia aumentará o engajamento entre os mais de 3,5 bilhões de usuários em suas plataformas de mídia social, potencialmente dando-lhe uma vantagem sobre rivais com um alcance menor.

O Muse Spark também pode ajudar os usuários em tarefas como estimar as calorias de uma refeição a partir de uma foto ou sobrepor a imagem de uma caneca em uma prateleira para ver como ela fica, disse a empresa.

Um Modo de Contemplação adicional, que executa vários agentes simultaneamente para aumentar o poder de raciocínio, permitiria ao Muse Spark assumir os modos de pensamento estendido do Gemini Deep Think do Google e do GPT Pro da OpenAI.

A Meta disse que as pessoas poderiam usar o modo para planejar eficientemente férias em família, com um agente elaborando um itinerário de viagem enquanto outro procura atividades para crianças.