當地時間2026年10月15日，Meta正式發佈開放權重模型Muse Spark Open，並高調宣稱呢個係迄今為止能力最強嘅美國開放權重模型。該模型緊隨日前發佈嘅封閉旗艦Muse Wonder之後推出，採用原生多模態架構，總參數量8160億（激活參數420億），上下文視窗達100萬token，專為代碼構建同智能體協作場景打磨，喺長程任務、複雜軟件工程同多步推理上表現突出。模型權重已同步上線Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden同Microsoft Foundry Models，並支援多家主流推理平台。

詳細情況

Muse Spark Open基於此前嘅Muse Spark系列（與Muse Spark 1.3共用同一基礎模型），並額外做咗安全後訓練，以提升其喺冇系統護欄獨立運行時嘅魯棒性。官方將其定位為面向開發者同智能體工作流嘅「桌面級」前沿開放模型。

核心規格：

架構：稀疏混合專家（MoE），總參數816B，每token激活約42B。
上下文：原生支援100萬token視窗，可完整容納大型代碼庫、複雜依賴同數千文件，毋須拆分任務。
多模態：原生支援文本、圖像、音頻同影片輸入，文本輸出；具備感知編碼器，可直接理解屏幕錄製、影片片段或文件。
優化重點：長程智能體任務、複雜軟件工程、多步推理同工具調用。

性能與基準：Meta公佈嘅對比顯示，Muse Spark Open喺智能體評測（如JobBench、MCP-Atlas）上領先多數美國及部分開源模型，例如JobBench得分61.8，顯著高於部分競品。工具使用與多步協作表現突出。但喺部分純編碼基準（如Terminal-Bench 2.1）上，仍落後於部分中國開源模型（如Kimi K3、GLM 5.3）。綜合嚟睇，佢被定位為「美國開源陣營嘅最強代表」，而唔係全面碾壓所有全球開源模型。

部署與生態：

支援SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、MLX、llama.cpp等主流推理引擎，針對NVIDIA、AMD、Intel同Apple硅進行咗優化。
特別同Apple合作，透過最新MLX框架優化，可喺兩部搭載M5 Ultra嘅Mac Studio上本地運行，實現「桌面超級計算機」體驗。官方示範包括端到端用DaVinci Resolve做影片剪接，以及為開源應用Ice Cubes提交完整iOS功能同修復。
權重提供BF16同量化版本；本地運行對硬件要求較高（NVFP4約需700GB+ VRAM，BF16要求更高）。
可透過Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI等平台以API形式調用。
支援使用PyTorch TorchTitan進一步微調（含多輪SFT、LoRA同強化學習）。

許可：採用Muse Model License，允許免費使用、修改、微調、蒸餾同分發，帶有有限商業條款，無額外費用。

Meta AI首席官Alexandr Wang強調，此舉延續公司推動開放模型嘅承諾，同時明確表示「出於安全與能力考慮，一般唔會開源最強大嘅模型」——即封閉嘅Muse Wonder仍保持閉源。

可能影響

1. 強化美國開源陣營競爭力

喺中國開源模型（Qwen、Kimi、GLM等）持續領先部分基準嘅背景下，Muse Spark Open嘅發佈為美國開發者同企業提供咗更強嘅本地可控選項，有助降低對閉源API嘅依賴，並支援私有部署同數據主權需求。

2. 推動智能體與編碼工作流落地

100萬token上下文同原生多模態能力，令模型更適合「整庫理解+長程執行」嘅場景，可能加