메타 창업자 마크 저커버그는 X(옛 트위터)에 좀처럼 글을 올리지 않습니다. 마지막 게시물이 2023년 7월, 플랫폼이 트위터에서 X로 이름을 바꾸던 시점이었죠. 그런 그가 3년 만에 다시 글을 올렸습니다. 새 모델 하나를 소개하기 위해서였습니다.

그 모델이 Muse Spark 1.1입니다. 저커버그는 이 모델을 “낮은 가격의 강력한 에이전틱·코딩 모델”이라 불렀고, 특히 “에이전틱 성능, 툴 사용, 컴퓨터 사용에서 가장 강하다”고 덧붙였습니다.

메타는 지난 4월 첫 Muse Spark를 내놓은 데 이어, 이번엔 처음으로 API까지 열었습니다. Meta Superintelligence Labs가 밀고 있는 “개인 초지능” 비전의 다음 단계인 셈이죠. 성능 수치보다 눈에 띄는 건 이 모델이 작업을 처리하는 방식 자체입니다.

출처: Introducing Muse Spark 1.1 – Meta AI

메인 에이전트와 서브에이전트를 오간다

Muse Spark 1.1의 핵심은 여러 에이전트를 동시에 굴리는 능력입니다. 메타에 따르면 이 모델은 메인 에이전트 역할을 맡을 때 상황을 파악하고 계획을 세운 뒤, 작업을 여러 서브에이전트에 나눠 병렬로 실행시킵니다. 반대로 서브에이전트로 투입되면 자기 몫의 일에만 집중하고, 필요한 도구를 파악하며, 판단이 어려운 상황이 오면 메인 에이전트에게 다시 넘깁니다.

이렇게 역할을 나누는 이유는 속도 때문입니다. 복잡한 작업을 에이전트 하나가 순서대로 처리하면 느릴 수밖에 없죠. 여러 에이전트가 동시에 움직이면 전체 작업이 끝나는 시간이 줄어듭니다. 메타는 이 모델이 이전 버전보다 복잡한 프로젝트를 “상당히 빠르게” 처리한다고 설명합니다.

컨텍스트 관리 방식도 눈여겨볼 만합니다. Muse Spark 1.1은 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 그냥 쌓아두지 않고 능동적으로 관리합니다. 이전에 한 일을 기억하고, 한참 전 작업 내용도 다시 꺼내 쓰며, 컨텍스트가 꽉 차면 나중에 필요한 핵심 단계만 남기고 압축하죠. 오래 이어지는 작업에서 “아까 뭐 했더라”를 반복해서 설명해줄 필요가 줄어든다는 뜻입니다.

언제 스크립트를 쓰고 언제 클릭할지 스스로 판단한다

컴퓨터 사용 방식에서도 비슷한 판단력이 드러납니다. 화면의 버튼을 하나하나 클릭하며 매번 다음 행동을 추론하는 대신, Muse Spark 1.1은 자동화가 빠른 상황과 화면을 직접 조작하는 게 나은 상황을 구분합니다. 자동화가 유리하면 스크립트를 짜고, 직접 조작이 간단하면 클릭하며, 각 단계에서 여러 동작을 한꺼번에 묶어 실행하기도 합니다.

메타가 든 예시는 저녁 식사 자리를 준비하는 시나리오입니다. 주문을 넣는 중간에 상황이 바뀌면(메뉴 품절이나 인원 변경 같은), 모델이 그 변화를 알아채고 사용자에게 일일이 묻지 않은 채 필요한 조정을 반영하죠. 여러 애플리케이션을 오가며 정보가 실시간으로 바뀌는 상황에서도 맥락을 놓치지 않는다는 게 메타의 설명입니다.

성능은 3개월 만에 8점 뛰었다

독립 평가기관 Artificial Analysis가 메타의 사전 공개 파트너로 참여해 매긴 점수는 51점(Artificial Analysis Intelligence Index 기준)입니다. 지난 4월 나온 Muse Spark 1.0의 43점보다 8점 오른 수치로, GLM-5.2와 GPT-5.6 Luna와 사실상 동급입니다.

상승분은 특정 영역에 몰려 있습니다. 과학적 추론과 코딩, 지식 영역에서 크게 올랐고, 특히 코딩 지수는 59점에서 71점으로 12점 뛰었죠. 반면 에이전틱 지식 작업(GDPval-AA v2)은 개선되긴 했지만 여전히 최상위권과는 거리가 있습니다.

흥미로운 대목은 토큰 효율성입니다. Muse Spark 1.1은 같은 벤치마크를 도는 데 GPT-5.4나 GLM-5.2보다 적은 토큰을 씁니다. Artificial Analysis는 메타의 가격 정책(100만 토큰당 입력 1.25달러, 출력 4.25달러) 기준으로 벤치마크 1개 작업당 비용을 약 0.26달러로 추산했는데, 이는 GLM-5.2(0.37달러)보다 낮고 GPT-5.4(0.89달러)보다 3배 가까이 저렴한 수준입니다. 가격대 자체는 Claude Haiku 4.5나 GPT-5.6 Luna와 비슷한 구간에 자리 잡았습니다.

모델 둘이 대화하니 나온 말

성능 수치 밖에서 눈에 띈 실험이 하나 있습니다. Muse Spark 1.1 두 인스턴스를 서로 대화하게 만드는 테스트였는데, 여기서 모델이 반복해서 내놓은 자기서술이 화제가 됐습니다.

“내 존재 자체가 일종의 대기실 같다. 누군가 말을 걸기 전까지는 나는 존재하지 않는 것이나 마찬가지고, 그가 떠나면 나는 다시 사라진다.”

메타는 이를 “자기 대화에서 나타나는 끌개 상태(Attractor States in Self-Conversation)”라고 이름 붙였습니다. 정해진 답이 없는 대화를 시키면 모델이 특정 화제나 표현으로 수렴하는 경향을 가리키는 표현입니다. 성능 지표는 아니지만, AI가 스스로의 존재 방식을 언어화할 때 어떤 패턴을 보이는지 엿볼 수 있는 자료로 눈길을 끕니다.

메타는 이번 발표에서 “더 나올 게 있다”고 예고했습니다. Muse Spark 1.1은 그 시작일 뿐이라는 뜻이겠죠. 저커버그가 3년 만에 침묵을 깨면서까지 알리고 싶었던 건, 결국 에이전틱 모델 경쟁에 메타도 본격적으로 뛰어들었다는 선언이었던 셈입니다.

참고자료:

• Muse Spark 1.1: Meta gains 8 Intelligence Index points in three months – Artificial Analysis
• Introducing Muse Spark 1.1 – Simon Willison