Meta twierdzi, że jej niewydany model Watermelon dogonił GPT-5.5

Szef działu sztucznej inteligencji Mety, Alexandr Wang, powiedział pracownikom podczas wewnętrznego spotkania, że trenowany właśnie model o kryptonimie Watermelon dogonił GPT-5.5 OpenAI pod względem wyników w wybranych testach. To pierwszy od miesięcy sygnał, że Meta może odrabiać dystans do liderów wyścigu o najsilniejsze modele językowe, choć sama firma nie potwierdziła żadnych szczegółów.

• Alexandr Wang ujawnił wyniki testów Watermelona pracownikom 3 lipca 2026 roku na wewnętrznym spotkaniu
• Watermelon zużywa około dziesięć razy więcej mocy obliczeniowej niż poprzedni model Avocado, znany publicznie jako Muse Spark
• Meta nie ujawniła, jakie konkretnie testy benchmarkowe posłużyły do porównania z GPT-5.5
• Budżet Mety na infrastrukturę AI w 2026 roku wynosi 125-145 miliardów dolarów, wobec wcześniej planowanych 115-135 miliardów
• Mark Zuckerberg na tym samym spotkaniu przyznał, że rozwój AI w firmie nie przyspieszył tak, jak zakładano

Informację jako pierwszy opisał Business Insider, powołując się na relacje z wewnętrznego spotkania Meta Superintelligence Labs, jednostki utworzonej rok temu specjalnie po to, by dogonić OpenAI, Google DeepMind i Anthropic. Wang miał powiedzieć zespołowi, że Watermelon, następca modelu Avocado, w trakcie treningu osiąga poziom zbliżony do GPT-5.5, najsilniejszego modelu OpenAI dostępnego szerzej od kwietnia 2026 roku.

Co dokładnie powiedział Wang

Według relacji cytowanych przez amerykańskie media, Wang stwierdził, że wyniki Watermelona odpowiadają poziomowi GPT-5.5 na podstawie wybranych testów benchmarkowych, ale nie podał ani ich nazw, ani pełnych danych liczbowych. Meta odmówiła komentarza, a OpenAI nie odpowiedziało na prośby o ustosunkowanie się do sprawy. Brak jawnych, weryfikowalnych wyników sprawia, że twierdzenie trudno ocenić niezależnie od zapewnień samej firmy.

Wang dodał też, że nadchodzi aktualizacja modelu Muse Spark z istotnymi usprawnieniami w kodowaniu i zdolnościach agentowych. Zapytany wprost, kiedy Meta wypuści model kodujący dorównujący Claude Opus od Anthropic, odpowiedział jedynie, że stanie się to niedługo, a użytkownicy docenią to, co firma szykuje.

Nasza kolejna aktualizacja Muse Spark nadchodzi wkrótce. Duże usprawnienia w kodowaniu i zdolnościach agentowych - Alexandr Wang, dyrektor ds. AI w Meta

Dziesięciokrotnie więcej mocy obliczeniowej

Kluczowym elementem doniesień jest skala zasobów potrzebnych do wytrenowania Watermelona. Model ma zużywać około dziesięciokrotnie więcej mocy obliczeniowej niż Avocado, wewnętrzna nazwa modelu Muse Spark wypuszczonego w kwietniu 2026 roku. To ogromny skok, który koresponduje z podwyżką budżetu infrastrukturalnego Mety na ten rok do 125-145 miliardów dolarów, w porównaniu z wcześniej zakładanymi 115-135 miliardami. Firma inwestuje w chipy, centra danych i systemy towarzyszące na skalę porównywalną z największymi graczami branży.

Taka rozbieżność między nakładem zasobów a deklarowanym efektem budzi pytania o efektywność podejścia Mety. Jeśli osiągnięcie parytetu z modelem sprzed kilku miesięcy wymaga dziesięciokrotnie większej mocy obliczeniowej, oznacza to, że krzywa postępu w stosunku do zużytych zasobów wygląda znacznie mniej korzystnie niż u konkurencji, która przy porównywalnych lub mniejszych nakładach osiąga podobne lub lepsze wyniki.

Ostrożny ton Zuckerberga

Symptomatyczne jest to, że na tym samym spotkaniu Mark Zuckerberg przyjął zdecydowanie bardziej powściągliwy ton niż Wang. Dyrektor generalny Mety przyznał, że rozwój sztucznej inteligencji w firmie nie przyspieszył tak, jak wcześniej zakładano. Te słowa padają na tle wcześniejszych, głośnych redukcji zatrudnienia w zespołach AI, które część obserwatorów odczytało jako sygnał niepokoju zarządu o tempo, w jakim Meta nadąża za konkurencją.

Meta od ponad roku prowadzi kosztowną kampanię rekrutacyjną, oferując czołowym badaczom AI kontrakty warte setki milionów dolarów, by zbudować zespół zdolny dogonić OpenAI i Anthropic. Powstanie Meta Superintelligence Labs pod wodzą Wanga, byłego szefa Scale AI, miało być odpowiedzią na wcześniejsze opóźnienia i słabsze od oczekiwań wyniki poprzednich modeli z rodziny Llama.

Ruchomy cel i brak weryfikacji

Analitycy zwracają uwagę, że dogonienie GPT-5.5 może okazać się osiągnięciem spóźnionym o kilka miesięcy, ponieważ OpenAI zdążyło już wprowadzić kolejną generację, GPT-5.6 w wariantach Sol, Terra i Luna, choć na razie z ograniczonym dostępem tylko dla wybranych partnerów na życzenie amerykańskiej administracji. Innymi słowy, nawet jeśli twierdzenia Wanga się potwierdzą, Watermelon może dogonić model, który przestał być czołówką rynku, zanim jeszcze trafi do publicznego użytku.

Dla polskich firm i deweloperów korzystających z modeli Mety w chmurze lub lokalnie znaczenie ma przede wszystkim to, czy i kiedy Watermelon trafi do publicznego dostępu, oraz czy zapowiadana aktualizacja Muse Spark faktycznie poprawi możliwości kodowania na tyle, by konkurować z Claude Opus czy GPT-5.5. Na razie żadnych dat premiery nie podano, a Watermelon pozostaje w fazie treningu.

Rynek zareagował na doniesienia spokojnie, akcje Mety notowały niewielki wzrost, co sugeruje, że inwestorzy traktują wewnętrzne, niepotwierdzone porównania benchmarkowe z rezerwą. Historia branży AI zna już przypadki, w których zapowiedzi dogonienia liderów w praktyce okazywały się przedwczesne lub trudne do zweryfikowania po publicznej premierze modelu.

Źródła: Meta's Watermelon AI Claims GPT-5.5 Parity (techtimes.com), Meta's Upcoming Watermelon AI Model Matches OpenAI's GPT-5.5 on Key Benchmarks (benzinga.com), Meta's Watermelon AI Model Matches OpenAI's GPT-5.5 on Key Benchmarks (technobezz.com), Meta AI chief says Watermelon model has caught up to GPT-5.5 (americanbazaaronline.com)