Problem? Wang nie ujawnił, które konkretnie testy zostały użyte, co czyni to stwierdzenie niemożliwym do zweryfikowania . Bez informacji, czy Watermelon dorównał GPT-5.5 w testach kodowania (gdzie wcześniejszy model Meta, Muse Spark, uzyskał tylko 59.0 w Terminal-Bench wobec 75.1 GPT-5.4), testach rozumowania na poziomie doktoranckim (GPQA Diamond) czy ogólnym rozumieniu języka, porównanie jest niekompletne
.
OpenAI wypuściło GPT-5.5 23 kwietnia 2026 roku, który szybko wskoczył na szczyt Indeksu Inteligencji Artificial Analysis . Jednak zanim Wang zdążył zabrać głos, OpenAI zdążyło już uruchomić GPT-5.6 (26 czerwca 2026) – rodzinę trzech modeli (Sol, Terra, Luna), gdzie flagowy Sol ustanowił nowy stan sztuki w Terminal-Bench 2.1 na poziomie 88.8% (i 91.9% w konfiguracji Ultra)
.
Oznacza to, że Watermelon celuje w model, który nie jest już na szczycie. Tempo OpenAI – GPT-5.4 5 marca, GPT-5.5 23 kwietnia, GPT-5.6 26 czerwca – sugeruje cykl iteracji wynoszący około sześciu tygodni . Zanim Watermelon trafi na rynek, OpenAI może być już przy GPT-5.7 lub nowszym.
Optymistyczne stwierdzenie Wanga pada w cieniu problemów Met'y z poprzednikiem. Avocado – pierwszy duży model z zrestrukturyzowanego Laboratorium Superinteligencji – został opóźniony z marca 2026 na co najmniej maj 2026 po tym, jak wewnętrzne testy wykazały, że pozostaje w tyle za Google Gemini 3.0, OpenAI GPT-5.4 i najnowszymi modelami Anthropica w zakresie rozumowania, kodowania i pisania . Jeden z raportów sugerował nawet, że Meta rozważała tymczasowe licencjonowanie Gemini od Google jako rozwiązanie zastępcze
.
Ostatecznie Muse Spark (publiczna nazwa Avocado) zadebiutował, ale zajął dopiero czwarte miejsce na świecie za Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4 i Claude Opus 4.6 w Indeksie Inteligencji Artificial Analysis, zdobywając 52 punkty na 100 . Model błyszczał w testach medycznych i naukowych (42.8% w HealthBench Hard – najlepszy wynik w swojej klasie), ale miał trudności z kodowaniem (59.0 w Terminal-Bench) i abstrakcyjnym rozumowaniem (42.5 w ARC AGI 2)
.
Mark Zuckerberg postawił ogromne pieniądze na infrastrukturę AI. Laboratorium Superinteligencji Met'y wydało podobno 14,3 miliarda dolarów na swój pierwszy duży model (Muse Spark) . Wzmianka Wanga o tym, że Watermelon wykorzystuje „o rząd wielkości więcej mocy obliczeniowej” niż Avocado
sugeruje, że Meta jest gotowa rzucić ogromne zasoby, by zamknąć dystans do konkurencji
.
Jednak tego samego dnia, w którym pojawiły się doniesienia o optymistycznej deklaracji Wanga, Mark Zuckerberg podobno wyraził obawy, że postępy w AI zwalniają, tworząc wewnętrznie mieszany przekaz na temat trajektorii Met'y . Napięcie między optymizmem Wanga a ostrożnością Zuckerberga podkreśla niepewność co do tego, czy samo surowe skalowanie mocy obliczeniowej wystarczy, by dogonić szybsze tempo iteracji OpenAI.
OpenAI GPT-5.6 Sol jest obecnie dostępny jedynie w formie „ograniczonego podglądu” dla wybranych partnerów na mocy dyrektyw rządu USA . Oznacza to, że jego pełne możliwości mogą nie zostać szybko skomercjalizowane, ale wciąż ustawia to poprzeczkę wyżej niż GPT-5.5
. Wynik Sol w Terminal-Bench 2.1 (88.8%, 91.9% w Ultra) w porównaniu z 83.4% GPT-5.5 stanowi znaczący skok możliwości
.
Stwierdzenie Wanga, że Watermelon dorównuje GPT-5.5, jest prawdopodobnie prawdziwe w niektórych testach, ale to cel w lusterku wstecznym. Zanim Watermelon trafi na rynek, OpenAI może być już przy GPT-5.7 lub nowszym, a historia opóźnień w wykonaniu Met'y (Avocado) w połączeniu z ogromnymi nakładami kapitałowymi stwarza autentyczną niepewność co do tego, czy samo surowe skalowanie mocy obliczeniowej wystarczy, by dogonić tempo iteracji OpenAI. Prawdziwe pytanie nie brzmi, czy Watermelon dorównuje GPT-5.5 – tylko czy Meta jest w stanie utrzymać inwestycje infrastrukturalne potrzebne do dotrzymania kroku konkurentowi, który wypuszcza nowy flagowy model co sześć tygodni.