मेटा ने हाल ही में 8160 अरब पैरामीटर वाला ओपन सोर्स मॉडल Muse Spark Open लॉन्च किया है, लेकिन इसका प्रदर्शन 1800 अरब पैरामीटर वाले Qwen3.8-Flash-Next द्वारा पार कर लिया गया है। तीसरे पक्ष की संस्था Artificial Analysis के हालिया परीक्षण के अनुसार, मेटा के इस विशालकाय मॉडल का समग्र स्कोर केवल 39 है, जबकि Qwen3.8 का स्कोर 40 है। और भी अधिक आश्चर्यजनक बात यह है कि सक्रिय पैरामीटर्स का अंतर: मेटा को एक बार निष्पादित करने के लिए 420 अरब पैरामीटर्स को सक्रिय करना पड़ता है, जबकि Qwen को केवल 60 अरब पैरामीटर्स को सक्रिय करना पड़ता है—इसकी दक्षता 7 गुना अधिक है। स्थानीय डिप्लॉयमेंट की लागत और भी स्पष्ट है। 4-बिट क्वांटाइजेशन में समायोजित करने पर, मेटा का मॉडल 506GB आकार का हो जाता है, जिसे सामान्य सर्वर सहन नहीं कर सकते; Qwen केवल 111GB है, जिसे एक ही प्रोफेशनल GPU पर सीधे समायोजित किया जा सकता है। मेटा ने 4 गुना से अधिक पैरामीटर्स और VRAM का उपयोग किया, लेकिन अंततः इसकी इन्फ़रेंस क्षमता छोटे प्रतिद्वंद्वी द्वारा सीधे पीछे से पार कर ली गई। बड़ी कंपनियों की इस प्रकार की बेकार पैरामीटर्स को बढ़ाने की रणनीति पर अब गंभीरता से पुनर्विचार की आवश्यकता है।