같은 게시물에서 Meta는 또한 “점진적으로 출시”될 것이며 “병렬로 추론하는 여러 에이전트를 조율”할 수 있는 “고려” 모드를 홍보합니다. Meta는 동시에 최대 16명의 에이전트를 사용하여 Contemplating 모드를 사용하면 “대등한 대기 시간으로 우수한 성능을 얻을 수 있다”고 말합니다. Meta에 따르면 이러한 “우수한 성능”에는 인류의 마지막 시험(외부 도구 사용 시)에서 58.4라는 보고된 최고 점수가 포함됩니다.
메타 그래프는 추가 훈련으로 인해 정확성이 추가로 향상되기 전에 토큰 사용량이 어떻게 “압축”되는지 보여줍니다.
이전 Llama 모델은 강화 학습을 활용하지 않는다는 비판을 받았지만 Meta는 Muse Spark가 사전 훈련 후 추가 RL 단계 후에 “추론 다양성을 손상시키지 않으면서 모델 신뢰성을 향상”시켜 “부드럽게 예측 가능한 이득”을 보여주었다고 말합니다. 강화 학습 시스템은 또한 “생각 시간 벌칙”을 사용합니다. Meta는 “정확성을 극대화”해야 하는 필요성과 사용되는 토큰 수를 최적화해야 하는 필요성 사이의 균형을 유지한다고 말합니다. AIME 2025 벤치마크 테스트에서 Meta는 모델이 똑같이 정확한 추론을 “상당히 적은 수의 토큰”으로 압축하기 시작하는 “단계 전환”을 확인했다고 말했습니다. 압축 후 후속 학습 모델은 토큰 사용량을 다시 천천히 증가시켜 이전의 압축되지 않은 버전보다 더 짧은 전체 시간에 훨씬 더 높은 정확도를 달성했습니다.
Muse Spark의 출시는 Meta의 Advanced AI Scaling Framework에 대한 업데이트와 함께 제공됩니다. Meta의 Advanced AI Scaling Framework는 이제 더 광범위한 잠재적 AI 위험을 포괄한다고 말합니다. 회사는 이 모델이 “우리가 측정한 모든 위험 범주에 걸쳐 안전 한계 내에 속한다”고 밝혔지만, 더 자세한 내용은 다가오는 안전 및 대비 보고서에서만 확인할 수 있다고 밝혔습니다.
Muse Spark는 현재 Meta AI 앱과 Meta.ai 웹사이트를 통해 이용 가능하며 “일부 파트너”를 위한 비공개 미리 보기 API도 제공됩니다. Meta는 이 모델이 “앞으로 몇 주 안에” WhatsApp, Instagram, Facebook, Messenger 및 AI 안경을 통해 제공될 것이라고 말했습니다.
