뮤즈 스파크 공개

Meta가 Muse Spark를 공개했다. Llama 4 이후 거의 정확히 1년 만의 새 모델이며, 현재는 hosted 형태로만 제공되고 open weights는 아니다. API도 아직은 일부 사용자만 접근 가능한 private API preview 단계이고, 일반 사용자는 meta.ai에서 Facebook 또는 Instagram 로그인으로 체험할 수 있다.

자체 벤치마크에서는 Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro, GPT 5.4와 경쟁하는 수치를 제시했지만, Terminal-Bench 2.0에서는 뒤처졌다. Meta는 특히 long-horizon agentic systems와 coding workflows 같은 현재 성능 격차가 큰 영역에 계속 투자하겠다고 밝혔다.

meta.ai 챗은 Instant와 Thinking 두 모드로 노출된다. 나중에는 더 긴 추론 시간을 쓰는 Contemplating 모드도 추가될 예정이며, 더 깊게 생각하는 Gemini Deep Think나 GPT-5.4 Pro에 가까운 동작을 목표로 한다. 실제 실험에서는 Instant가 다소 단순한 SVG를, Thinking은 HTML shell과 함께 더 좋은 결과를 내놨고, Thinking 쪽에는 사용되지 않는 Playables SDK v1.0.0 라이브러리도 보였다.

도구를 물었을 때 챗은 16개 도구의 이름, 파라미터, 설명을 꽤 상세히 드러냈다. 핵심은 다음과 같다.

• browser.search / browser.open / browser.find: 웹 검색, 결과 페이지 로드, 패턴 검색
• meta_1p.content_search: Instagram, Threads, Facebook 게시물의 의미 기반 검색
• meta_1p.meta_catalog_search: Meta 제품 카탈로그 검색
• media.image_gen: 예술적/사실적 모드의 이미지 생성
• container.python_execution: Python 3.9 샌드박스 실행
• container.create_web_artifact: HTML 또는 SVG 아티팩트 생성
• container.file_search / view / insert / str_replace: 파일 검색과 편집
• container.visual_grounding: 이미지에서 객체를 찾고 bbox, point, count로 반환
• subagents.spawn_agent: 독립 서브에이전트 실행
• third_party.link_third_party_account: Google Calendar, Outlook Calendar, Gmail, Outlook 연동

visual_grounding 실험은 특히 강했다. 라쿤 사진에서 커피컵, 바나나 껍질, 신문, 눈, 코, 라쿤 본체, 쓰레기통 뚜껑을 포인트와 바운딩 박스로 찍었고, count 모드에서는 raccoon whisker와 raccoon paw claw까지 세어냈다. 덕분에 Meta AI는 이미지 생성, Python 분석, 객체 인식, 서브에이전트 호출까지 한곳에 묶인 꽤 본격적인 에이전트 하니스라는 인상을 준다.