Meta 於 10 月 15 日在官方 AI 研究網誌公布，正式釋出 Muse Spark Open 的模型權重。該模型總參數達 816B，每次推理啟動 42B 活躍參數，並支援一百萬 token 上下文，屬原生多模態模型，主要針對編程與代理式（agentic）長流程工作而設計，官方形容它是歷來能力最強的美國開放權重模型。Meta 同時表示，這是同級模型中首個可以只靠兩部配備 M5 Ultra 的 Mac Studio，在桌面本地運行。[1]
開放權重的規模與能力取向
Muse Spark Open 的設計目標是長時間、多步驟的任務。官方指出，模型在長流程任務、複雜軟件工程及多步推理方面表現突出，並具備原生多模態輸入能力。權重以 Muse Model License 發布，條款屬有限度商用，官方稱可讓不少開發者免費使用；需要自行調校的團隊可使用 PyTorch 框架，並透過 TorchTitan 作進一步微調。Meta 亦在 Hugging Face 提供模型卡，載列相關評估結果。[1][2]
桌面本地運行的記憶體條件
要做到桌面本地推理，關鍵在於統一記憶體的容量與頻寬。官方說明，Apple 的統一記憶體架構讓 M5 Ultra 的內建 GPU 每部 Mac Studio 可用最多 512GB 記憶體，兩部機器加起來足以完整載入整個模型；晶片的記憶體頻寬達每秒 1.2TB，足以應付每個 token 所需的資料讀取。換言之，兩部 Mac Studio 可以如同一部擁有 TB 級統一記憶體的電腦般運作。[1]
Meta 亦在完全離線的裝置上測試多個代理式工作流程，包括以 Muse Code 驅動 Muse Spark Open，為開源 Mastodon 客戶端 Ice Cubes 提交真實的 iOS 改動，涵蓋修錯、新功能及完整建置；團隊亦測試以模型逐格審視影片素材，找出最精華片段並裁剪成直向畫面，再交由 DaVinci Resolve 完成整個流程。[1]
推理平台與工具鏈支援
部署渠道方面，Muse Spark Open 已即日於 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 及 Together AI 等平台提供 API；權重則可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 及 Microsoft Foundry Models 下載。模型支援 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp 及 Unsloth 等推理引擎，並針對 AMD、Apple、Intel 與 NVIDIA 晶片作優化。[1]
在效能細節上，Meta 表示開放權重版本附帶可自動調優的 Helion GPU kernel，在 SGLang 之下於 NVIDIA 及 AMD GPU 達到 1.03 至 3.95 倍的 kernel 層加速，於 AMD MI350 則有 3% 的端到端加速。[1]
安全評估與後續觀察
Meta 稱 Muse Spark Open 依循其 Meta Superintelligence Scaling Framework 作評估，涵蓋最嚴重風險類別，並達到框架要求的發布門檻；由於開放權重有額外考量，模型亦加入額外的安全後訓練。官方表示詳細結果載於 Hugging Face 的模型卡，完整評估報告稍後公布。[1][2]
對本地開發者而言，這次發布的意義在於把可自行微調、自行部署的大型模型，帶到一般工作室也負擔得起的硬件上；至於能否在實際長流程任務中維持穩定表現，仍須視乎社群的測試結果。
參考資料
[1] Introducing Muse Spark Open, The Most Capable US Open-Weight Model to Date（2026年10月15日）