Meta开源8160亿参数模型Muse Spark Open，双Mac Studio可本地部署

当地时间10月15日，Meta宣布开放Muse Spark Open模型权重，将其定位为迄今能力最强的美国开放权重模型。该模型采用稀疏混合专家架构，总参数量达8160亿，每个token激活约420亿参数，支持1048576 token上下文，可接收文本、图片、音频和视频输入，输出为文本。Meta将软件工程、长程任务执行和多步推理列为主要应用方向。

与模型权重一同受到关注的是本地运行方案：通过MLX框架，开发者可在两台搭载M5 Ultra的Mac Studio上部署该模型。苹果公布的相关研究显示，四台Mac Studio的分布式推理结果中，该模型生成速度超过每秒36个token。不过官方文档显示，BF16版本权重约1.65 TB，NVFP4版本约537 GB，还需为KV Cache、激活值和运行时开销预留空间，普通笔记本难以承担这类模型。

性能方面，Meta公布的数据显示，Muse Spark Open在JobBench上得分61.8，MCP-Atlas为89.2，OSWorld Verified为80.4；编程相关测试中，Terminal-Bench 2.1为76.4，DeepSWE 1.1为60。值得注意的是，在这两项编程测试中，其得分低于国产开源模型GLM 5.3 max和Kimi K3 max。

官方演示中，由该模型驱动的Muse Code在本地完成了开源Mastodon客户端Ice Cubes的iOS开发，涉及修复问题、添加功能和完整构建；另一项演示则让模型操作DaVinci Resolve逐帧检查素材并完成竖屏裁剪。对于不自建硬件的团队，模型也提供托管访问路径，生态伙伴包括Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、Together AI和OpenRouter，部署工具覆盖SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp和MLX等。