Meta vừa phát hành mô hình nguồn mở khổng lồ Muse Spark Open với 816 tỷ tham số, nhưng điểm số lại bị Qwen3.8-Flash-Next chỉ với 180 tỷ tham số vượt mặt. Theo kết quả kiểm tra mới nhất từ tổ chức bên thứ ba Artificial Analysis, mô hình khổng lồ của Meta chỉ đạt 39 điểm tổng thể, trong khi Qwen3.8 đạt 40 điểm. Điều còn đáng kinh ngạc hơn là sự chênh lệch về tham số được kích hoạt: Meta cần kích hoạt 42 tỷ tham số mỗi lần chạy, trong khi Qwen chỉ cần 6 tỷ tham số — hiệu suất chênh lệch đến 7 lần. Chi phí triển khai tại chỗ càng rõ ràng hơn. Sau khi lượng tử hóa xuống 4-bit, tệp mô hình của Meta nặng tới 506 GB, vượt quá khả năng xử lý của hầu hết máy chủ thông thường; trong khi Qwen chỉ nặng 111 GB, đủ để chứa trên một card chuyên dụng. Đã đổ vào hơn bốn lần tham số và bộ nhớ GPU, nhưng khả năng suy luận lại bị “em út” vượt mặt ngay trước mặt — các công ty lớn hiện nay cần nghiêm túc xem xét lại chiến lược tích lũy tham số một cách mù quáng này.