המודל הפנימי 'Watermelon' של Meta מגיע לרמת GPT-5.5, לפי הדיווחים

המודל הפנימי החדש ביותר של Meta, בשם הקוד 'Watermelon', מגיע לפי הדיווחים לביצועים ברמת GPT-5.5 ב-benchmarks פנימיים של reasoning וקוד — קפיצה משמעותית לעומת מודלים קודמים ממשפחת Llama. הדיווחים מייחסים את הזינוק לכוח מחשוב אימון שגדל מאוד ולמאגר נתונים ייחודי וקנייני, והוא מגיע בזמן שראש ה-AI של Meta, Alexandr Wang, הצהיר בפומבי שהחברה 'סוף-סוף מדביקה את הפער' מול OpenAI, Google ו-Anthropic אחרי תקופה שנתפסה כקיפאון.

יש לקרוא את הטענה על רקע הדחיפה האגרסיבית של Meta בתשתיות וב-AI צרכני: עסקה מדווחת של 6.5 מיליארד דולר עם ה-foundry של Samsung לסיליקון MTIA מהדור הבא, יעד של 5 גיגה-וואט כוח מחשוב עד 2030, תוכניות ה-cloud של 'Meta Compute', ואפליקציות צרכניות כמו Pockets ו-Vibes. Watermelon הוא שכבת המודל שמתחת לאסטרטגיה הזו — Meta זקוקה לבסיס תחרותי ברמה המובילה כדי שהשאיפות שלה ל-cloud ולאפליקציות ייראו אמינות.

עם זאת, המקורות כאן דלים (מצבר חדשות AI שמצטט 'benchmarks פנימיים'), ו'רמת GPT-5.5' היא השוואה עצמית ולא מאומתת. ל-Meta יש היסטוריה של טענות benchmark שספגו ביקורת אחרי ההשקה, ושאלת המודלים הפתוחים מול הסגורים מרחפת: לא ברור אם Watermelon (או ממשיך של Muse Spark) יגיע כמודל פתוח או כמודל מתארח בלבד — מה שיהיה שינוי משמעותי בהתחשב בציפיות המפתחים. מה לעקוב: הכרזה רשמית של Meta עם benchmarks שניתן לשחזר, הרישוי של המודל, והאם הוא יניע את שכבת ה-API של Meta Compute. עד אז — התייחסו לשוויון הביצועים כטענה, לא כתוצאה.