智东西10月16日消息，Meta发布开放权重模型Muse Spark Open，总参数量达8160亿，每次推理激活420亿参数，支持100万Token上下文窗口。该模型原生支持多模态，主攻编程和Agent任务，重点面向需要长时间执行的任务、复杂软件工程和多步推理。
Meta称，这是迄今能力最强的美国开放权重模型。借助最新版MLX框架，Muse Spark Open可在两台搭载苹果M5 Ultra芯片的Mac Studio上运行，将大模型编程、视频处理等Agent工作流搬到桌面端。
在第三方评测机构Artificial Analysis的开放权重模型智能指数榜单上，Muse Spark Open获得39分，低于MiMo-V2.6-Pro、GLM-5.3、Step 5 Preview、Kimi K3等模型的测评成绩，与DeepSeek V4.1 Flash持平。
一、8160亿总参数，编程落后于多款国产开源模型
Muse Spark Open采用稀疏混合专家架构，支持100万Token上下文窗口，可接收文本、图像、视频和音频输入。
在基准测试方面，该模型在部分Agent、知识推理和工具辅助多模态测试中领先。但在考察终端环境下编程与任务执行能力的Terminal-Bench 2.1中，其得分低于Qwen3.8、GLM 5.3和Kimi K3；在软件工程测试DeepSWE 1.1中，得分同样低于GLM 5.3和Kimi K3。
二、两台M5 Ultra Mac Studio本地运行
为支持桌面端部署，Muse Spark Open针对最新版MLX框架和搭载M5 Ultra芯片的Mac Studio进行了优化。苹果统一内存架构允许每台Mac Studio的集成GPU使用最高512GB内存，两台设备合计可提供约1TB统一内存。
Meta使用由该模型驱动的Muse Code，测试了完全在设备本地运行的Agent工作流。在编程场景中，模型为开源Mastodon客户端完成了实际的iOS代码修改；在视频处理场景中，模型能够操作视频剪辑软件，逐帧检查素材并裁剪为竖屏。
三、适配多家芯片与推理框架
该模型发布时已适配SGLang、vLLM、TensorRT-LLM等主流推理框架，并针对AMD、苹果、英特尔和英伟达芯片进行优化。Meta为SGLang提供了可自动调优的定制Helion GPU内核，在英伟达和AMD GPU上实现了显著加速。
安全方面，Muse Spark Open进行了额外的安全后训练，并依据Meta超级智能扩展框架开展评估，达到了发布门槛。目前，开发者可通过多家云平台和Hugging Face下载模型权重。
原始来源： 智东西 ↗
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