根據Meta提供的數據，下一代MTIA平均時脈（1.35GHz vs. 800 MHz）、記憶體（128MB vs. 64MB）、主機連線速度（PCIe Gen5 vs. PCIe Gen4）都更優異，不過散熱設計功耗（TDP）則較前代更高（90W vs. 25W）意謂可能更為耗電。

軟體架構上，新一代MTIA延續前代設計，包括整合PyTorch 2.0及圖形層捕捉、分析、轉換和擷取機制（如TorchDynamo, torch.export）等，一致化的完整軟體堆疊架構確保新晶片可和MTIA v1平臺上開發的程式碼完全相容。Meta表示，這設計使其可在幾天內將運算環境轉換到新晶片上；不到9個月內，已部署到Meta 16個雲端區域資料中心執行AI模型。

Meta希望藉由自製晶片減少對Nvidia的依賴，同時持續推進AI能力，包括訓練下一代大型語言模型（LLM）。Meta高層本周也在一場活動上預告，將在下個月開源釋出下世代大型語言模型Llama 3。Meta期望在下個月開始部署下一代基礎模型Llama 3的最新套件。Llama 3家族包含多個能力及特性不同的AI模型，將陸續於今年內釋出，而且「很快就會啟動」。