Старт Muse оказался сильнее дебюта ChatGPT в мобильных магазинах
По оценкам Apptopia, за первые 12 дней на iOS в США и Канаде Muse получила 1,8 млн загрузок против 1,3 млн у ChatGPT; в США у неё также было больше ежедневных пользователей. Сравнение основано на внешних оценках и охватывает разные условия запуска: ChatGPT сразу вышел на международный рынок, а Muse — только в США и Канаде.
Сильный старт по загрузкам
За первые 12 дней мобильное приложение Meta Muse скачали больше раз, чем ChatGPT за первые 12 дней после запуска. По оценкам Apptopia, Muse набрала 2,8 млн установок по всему миру.
В США приложение поднялось со второго места на первое в общем рейтинге App Store. По данным Appfigures, к тому времени число загрузок Muse превысило миллион.
Сравнение на одинаковой базе
Чтобы сравнить приложения на равных условиях, Apptopia взяла данные только по iOS в США и Канаде за первые 12 дней после запуска каждого приложения.
| Показатель | Meta Muse | ChatGPT |
|---|---|---|
| Загрузки на iOS в США и Канаде | 1,8 млн | 1,3 млн |
| Активные пользователи в день в США | 642 000 | 231 000 |
Для iOS в США Apptopia оценила дневную аудиторию Muse в 359 000 пользователей. Это больше, чем у ChatGPT на соответствующем этапе, но точное число источник не приводит.
География запуска и аудитория Muse
ChatGPT при запуске был доступен по всему миру, но только на iOS. Meta Muse вышла на iOS и Android, но только в США и Канаде. Поэтому показатели загрузок по двум приложениям нельзя напрямую сравнивать без учёта платформ и географии.
По оценкам Apptopia, более 95% пользователей Muse также пользуются Facebook, а 63% — Instagram. Muse может подключаться к этим сервисам и работает внутри WhatsApp.
Apptopia оценивает загрузки и активную аудиторию по внешним данным, без прямого доступа к внутренней статистике Meta. Сама Meta данные о раннем распространении Muse не публиковала.
Что можно заключить из цифр
Сопоставимые данные показывают преимущество Muse по загрузкам на iOS в США и Канаде, а также по дневной аудитории в США. Это вывод о старте приложений, а не об их качестве или долгосрочном использовании.
Для оценки раннего интереса полезны загрузки и активные пользователи. Но эти показатели сами по себе не раскрывают, насколько приложения подходят для конкретных рабочих задач.
Часто задаваемые вопросы
Похожие материалы
Все материалы
Британский инспектор по иммиграции решает, проверять ли GPT-4 в Home Office
Независимый надзорный орган по границам и иммиграции запросил у правозащитной организации сведения о двух системах на базе OpenAI, которые Home Office применяет при работе с материалами просителей убежища. Статья объясняет, почему сомнения в точности сводок, отсутствие публичного реестра и скрытость применения могут привести к официальной проверке и юридическим претензиям.
3 ноября 2026
Переход к вероятностному симплексу сокращает модальный разрыв в контрастивных мультимодальных моделях
В работе arXiv:2610.32890 предлагается заменить сферические эмбеддинги вероятностным симплексом, добавив лёгкие softmax-адаптеры и сходство Total Variation. На пяти бенчмарках поиска центроидное ℓ2-расстояние между модальностями снижается на 97–99% при сохранении или росте качества поиска.
3 ноября 2026
Как ActionRAG пересматривает свидетельства при диффузии по графу памяти LLM-агентов
Предложена архитектура графовой памяти, которая на этапе индексации аккуратно согласует сущности, а при запросе заново оценивает связи с опорой на локальную структуру. На MemoryAgentBench метод показал среднюю точность 55,1 и прирост 5,4 п.п. к сильнейшему извлекающему baseline при стоимости синтеза ниже $0,001 за запрос.
3 ноября 2026