Meta ने Muse Spark रिलीज़ किया, जो एक साल में उसका पहला बड़ा AI मॉडल है और उसकी नई बनी Meta Superintelligence Labs का पहला प्रोडक्ट भी, लेकिन इस बार इसका कोई ओपन सोर्स वर्जन नहीं है। टूल इस्तेमाल और मल्टी एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन वाला यह पूरी तरह मल्टीमॉडल मॉडल अब 3 अरब यूज़र्स के लिए Meta AI को चला रहा है, और AI बेंचमार्क में कुल मिलाकर 4वें स्थान पर है, जबकि हेल्थ एप्लिकेशन में यह HealthBench Hard पर 42.8 स्कोर के साथ सबसे आगे है। Meta ने Scale AI की प्रतिभाओं को हासिल करने के लिए 14.3 अरब डॉलर खर्च किए, इस पुनर्निर्माण की अगुआई के लिए 28 साल के Alexandr Wang को लाया, और 9 महीनों में अपना पूरा AI स्टैक तोड़कर फिर से बनाया, ताकि एक ऐसा मॉडल तैयार हो सके जो Llama 4 के मुकाबले कहीं कम कंप्यूट लागत पर चलता है।
यह उस कंपनी के लिए एक बुनियादी बदलाव है, जिसने अपनी AI साख ओपन वेट्स के दम पर बनाई थी। Llama 2026 की शुरुआत तक 1.2 अरब डाउनलोड तक पहुंच गया था और ओपन सोर्स AI डेवलपमेंट के लिए एक मानक बन गया था, लेकिन अब Meta एक "हाइब्रिड लाइसेंस" तरीका अपना रही है, जिसमें फ्रंटियर मॉडल प्रोप्राइटरी ही रहेंगे। यह बदलाव Llama 4 के कमजोर प्रदर्शन और DeepSeek जैसे प्रतिस्पर्धियों के Meta के ओपन सोर्स काम का फायदा उठाकर प्रतिस्पर्धी मॉडल बनाने की चिंताओं के बाद आया है। यह Meta की पुरानी रणनीति के लिए सीधी चुनौती है, जिसमें वह बंद प्रदाताओं के खिलाफ प्रतिस्पर्धी बढ़त के तौर पर ओपन सोर्स का इस्तेमाल करती थी।
जिस डेवलपर समुदाय ने Llama को सफल बनाया था, वह अब उन छोटे डेरिवेटिव मॉडल का इंतजार कर रहा है, जिनके बारे में कहा गया है कि उन्हें "आखिरकार ओपन वेट्स मिल सकते हैं", लेकिन इसके लिए कोई समयसीमा नहीं दी गई है। Meta का तर्क सुरक्षा समीक्षा और मॉडल की तकनीकी जानकारी की सुरक्षा पर केंद्रित है, लेकिन असली सच यह है कि कंपनी अब OpenAI और Anthropic के साथ उस सूची में शामिल हो गई है, जो अपने सबसे सक्षम काम को बंद दरवाजों के पीछे रखती हैं। जो डेवलपर्स Meta को प्रोप्राइटरी दिग्गजों के मुकाबले ओपन सोर्स विकल्प मानकर भरोसा करते थे, उनके लिए यह AI परिदृश्य में एक बड़े समेकन जैसा है, यानी फ्रंटियर पर ओपन डेवलपमेंट को लेकर प्रतिबद्ध एक और कम बड़ा खिलाड़ी।