Meta开放Muse Spark Open权重 称其为美国迄今最强开放权重模型 原创

产联社编辑 | 黄钰慧

图片由AI生成

【产联社】Meta将Muse模型的使用方式扩展到本地部署。美国当地时间10月15日，Meta发布Muse Spark Open并开放模型权重，称其为“美国迄今能力最强的开放权重模型”。Meta介绍，模型经过苹果芯片优化，可借助MLX软件框架，在两台搭载M5 Ultra的Mac Studio上本地运行。

从写代码到到处理多步骤任务

Meta展示的应用，集中在软件开发和视频处理等具体工作。

在软件开发测试中，Meta使用由该模型驱动的编程工具Muse Code，为开源社交客户端Ice Cubes修复问题、增加功能，并完成应用构建，整个流程在本地设备上运行。

在另一项本地测试中，模型操作视频剪辑软件DaVinci Resolve，逐帧审看素材、挑选片段，再将画面裁切为竖屏格式。

除了文字，Muse Spark Open还能接收图片、视频和音频，分析截图、图表、文档及录音等内容，最终以文字作答。

据Meta介绍，该模型总参数量为8160亿，活跃参数为420亿，支持100万词元的上下文，主要面向编程和需要分多步完成的复杂任务。

两台Mac本地运行有条件

Meta称Muse Spark Open可以在两台Mac Studio上本地运行，但这一方案需要配备大容量内存的指定机型。

Meta介绍，M5 Ultra允许图形处理器使用每台Mac Studio最高512GB的统一内存，两台机器配合MLX软件框架，可以装下并运行整个模型。

苹果官方规格页列明，512GB内存适用于配备36核中央处理器、80核图形处理器的M5 Ultra机型。苹果此前宣布，这一内存版本计划于10月下旬推出。

在常规GPU设备上部署，模型同样需要较大的显存空间，Meta列出的NVFP4压缩版本至少需要700GB显存，采用BF16格式的版本则需要2TB。

开发者也可以使用vLLM、SGLang等软件运行模型，苹果设备之外还有其他硬件部署路径。

工具调用领先部分模型，综合表现仍有差距

在Meta公布的对比结果中，Muse Spark Open部分工具使用成绩领先，编程成绩则落后于一些中国厂商模型。

在考查模型调用外部工具完成任务的MCP-Atlas测试中，Meta列出的Muse Spark Open得分为89.2，高于Qwen3.8-2.4T-A95B的84.5、GLM 5.3的84.2和Kimi K3的82.3。

但在涉及软件开发、系统管理和数据处理等任务的Terminal-Bench 2.1测试中，该模型得分为76.4，低于GLM 5.3的83.9和Kimi K3的85.0。

Meta在评测方法说明中注明，前一项测试采用Scale AI提供的结果，后一项中上述三款模型的成绩来自Artificial Analysis，并使用同一套任务执行工具和测试环境。

第三方综合榜单提供了另一层参照，截至10月16日，Artificial Analysis智能指数列出的Muse Spark Open得分为39，小米MiMo-V2.6-Pro为46、GLM-5.3为45、Kimi K3为44、Qwen3.8 2.4T A95B为40，其中Muse Spark Open采用xhigh推理设置，GLM-5.3和Kimi K3采用max设置。

Meta所称的“美国最强”限定于美国开放权重模型，不能据此理解为在全球同类模型中全面领先。

开放权重，但商业使用仍有限制

企业既可以下载模型自行部署，也可以通过第三方平台的API接入服务。

Meta公布的权重下载渠道包括Hugging Face和多家云平台，提供API服务的平台则包括Together AI、Fireworks AI和OpenRouter等。

Together AI公布的标准价格为每百万输入词元1.25美元、输出词元4.25美元，该平台同时列有独立的限时免费版本。

商业使用须遵守Muse Model License，该协议允许修改、微调和分发模型，同时要求相关产品或服务在界面、文档、网站或设置菜单等位置醒目标注“Built with Muse Spark Open”。

对于向第三方提供模型调用服务的企业，如果使用方及其关联公司在任意连续12个月内的合计总营收超过2000万美元，在将该模型或其衍生模型用于这项业务前，需要通知Meta并另行签署书面协议。

内部使用、研究及非模型服务类商业活动不受这项额外签约要求限制，将模型用于自身非模型服务产品的功能也在例外范围内，但仍须遵守协议的其他条件。

Meta此次开放权重，为企业增加了下载模型、按自身用途调整的选择。从官方演示走向日常业务，实际效果仍需针对具体场景验证，Meta也在模型卡中建议开发者开展与自身业务和使用语言相匹配的测试，并为不可逆操作加入人工确认。

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