Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open
Muse Spark Open -- weights releasing today -- runs great on new Mac Studios thanks to work with @johnternus and Apple. https://t.co/U2wJNrKBOg
#大佬观点#Meta#模型发布
Muse Spark Open -- weights releasing today -- runs great on new Mac Studios thanks to work with @johnternus and Apple. https://t.co/U2wJNrKBOg
#大佬观点#Meta#模型发布
Today we’re releasing Muse Spark Open, the most capable US open-weight model to date. Built for coding and agentic work, it excels at long-horizon tasks, complex software engineering, and multi-step reasoning. Key Model Specs: → 816B total / 42B active parameters → 1M token context window → Natively multimodal across text, image, video, audio
#模型发布#Agent#多模态
#模型发布#多模态#端侧
#模型发布#开源生态#评测/基准
昆仑万维发布 Matrix-Game 4.0,称其为第一款运行在单张消费级显卡上的视频大模型游戏,并同步开源代码、权重与白模。该游戏在单张 NVIDIA RTX 5090 上以 480p、60 FPS 运行,端到端延迟低于 150 毫秒,显存峰值 18.5 GiB。方案由游戏引擎维护世界状态与交互规则、编程智能体将自然语言需求转为游戏代码、视频模型负责实时渲染画面。
#模型发布#视频#开源生态
蚂蚁百灵于 9 月 30 日发布、今天正式开源 Ling-3.1-flash,总参数量约 560B,每 Token 激活约 25B,上下文窗口上限 1M,面向日常办公、长周期软件研发和复杂 Agent 任务。在 Artificial Analysis 测试中,其智能指数为 41,输出速度约每秒 210 Token,混合调用价格约每百万 Token 0.19 美元。智东西围绕财报分析、工作助理、3D 场景和移动端新闻 App 原型展开实测,模型均能完成从资料检索到可运行应用的交付。
#行业动态#Agent#开源生态
NVIDIA 于 2026 年 10 月 15 日发布开放多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL,参数量 120B,采用 MoE 架构、每 token 激活 12B 参数,面向常驻智能体场景;同时推出面向边缘与本地硬件的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB,Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB 计划于 10 月 23 日发布。NVIDIA 称 Super VL 在多模态智能体任务上的准确率可与其最大推理模型相比,参数量约为后者的五分之一,单 GPU 吞吐最高为同尺寸其他开放模型的 5 倍,并报告 Hermes Bench 63.44%、LangChain 行为评测 87.05%、CharXiv 80.8% 等结果。模型提供 base、后训练和 NVFP4 量化 checkpoint,已在 Hugging Face、OpenRouter、ModelScope 和 NVIDIA NIM 上线,Bolt 74B 支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio、Unsloth 和 vLLM。
#模型发布#多模态#端侧
Meta 于 10 月 15 日公开 Muse Spark Open 权重,这是一个原生多模态开源模型,总参数 816B、激活参数 42B,上下文窗口 1M token,面向编码与长程智能体任务。模型采用 MoE Transformer 加 Perception Encoder 架构,可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq 等 API 平台调用,权重在 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 等处下载,本地运行 NVFP4 版本需至少 700GB 显存。Meta 称其为首个能在桌面端运行的同级模型,用两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio 配合 MLX 框架即可承载;模型卡显示其 Artificial Analysis 智能指数为 39,低于表中 GLM 5.3 的 45 和 Kimi K3 的 44。
#模型发布#多模态#开源生态
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列三款新模型:120B 的 Nemotron 3.5 Super VL 视觉语言模型,以及面向本地运行的 Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB 和 Bolt E4B 4GB。Bolt 74B 通过二比特量化把 74B 模型压到 24GB 显存,激活 9B 参数,支持 llama.cpp、Ollama、LM Studio 和 vLLM,面向笔记本上的编码、研究与多步工具调用任务。Super VL 沿用 Mamba-2、注意力和 MoE 混合架构并新增视觉编码器,支持图像与视频输入,上下文窗口最高 100 万 token;在 Nvidia 自测中 Terminal-Bench 2.1 得 66.7 分高于 Qwen3.5-122B-A10B 的 48.7,但 SWE-bench Verified 以 71.1 略低于对方的 71.9。两款较大模型已在 Hugging Face 以 OpenMDW 1.1 许可开放下载,Bolt E4B 4GB 将于近期推出。
#模型发布#端侧#多模态
Meta 发布 Muse Spark Open,一个 816B 参数、42B 激活参数的开源权重模型,采用 100 万 token 上下文窗口,可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、OpenRouter 等 API 调用,权重可从 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 等下载。Meta 称其面向编码与智能体任务,在 JobBench、MCP-Atlas 等智能体与工具调用基准上领先 Kimi K3、GLM 5.3 和 Qwen3.8,但在 Terminal-Bench 2.1 和 DeepSWE 1.1 等编码基准上落后。模型采用 Muse Model License,年营收超过 2000 万美元的公司需先通知 Meta 并签署单独协议才能提供模型服务,且使用方须在产品界面显著标注 Built with Muse Spark Open。
#模型发布#开源生态#推理
xAI 发布实时语音对话模型 Grok Voice 3.0,在 Artificial Analysis 的 Speech-to-Speech 指数上以 86.9 分登顶,高于 OpenAI GPT-Live-1 的 83.2 分和 Google Gemini 3.8 Live 的 82.6 分,前代 Grok Voice 2.0 为 81.3 分。该模型在 τ-Voice 客服对话基准上成功率从 56.5% 升至 71.6%,位列第二,落后 GPT-Live-1(Astra, Medium)的 74.5%;人类盲测偏好排名第三,语音输出平均延迟 0.81 秒,价格维持每分钟 0.08 美元。xAI 称其已在特斯拉车辆中每天处理数百万次对话,并在 Starlink 工作日接听约 2 万通客户来电,其中约 70% 无需人工介入,现已通过 API 开放。
#模型发布#语音#评测/基准
SpaceXSI(原 xAI)发布语音到语音模型 Grok Voice 3.0,用于其 Voice Agent API。Artificial Analysis 的 Speech-to-Speech Index 给它 86.9 分,高于 GPT-Live-1 的 83.2 和 Gemini 3.8 Live 的 82.6;Full Duplex Bench 得分 97%。在 Tau-Voice 上 OpenAI 模型以 74.5% 略高于 71.6%,但 SpaceXSI 称其首次出声快约 40%。该模型现已在 Voice Agent API 上线,每分钟 8 美分,与 Grok Voice 2.0 同价。
#模型发布#语音#OpenAI
Nvidia 发布 Nemotron 3.5 系列模型,包括开源的 120B 参数 Super VL、面向本地运行的 Bolt 74B-A9B 24GB,以及本月晚些时候推出的 Bolt E4B 4GB。Super VL 与 Nemotron Coalition 合作构建,支持指令跟随、工具调用、多步业务流程和视觉理解,Nvidia 称其能力接近自家最大推理模型而体积仅为五分之一,输出速度约为同类模型的近五倍。Bolt 74B-A9B 采用混合 MoE 架构,每次激活 74B 中的 9B 参数,并用 2-bit 量化装入 24GB 内存,可在企业工作站或 PC GPU 上本地完成写代码和调试等任务;Bolt E4B 4GB 面向 GeForce RTX、Jetson 和 RTX/GTX Spark 等边缘设备。Nvidia 同时在 Hugging Face 开放智能体工具调用、金融、指令跟随、长上下文、安全、公平性和视觉语言理解等数据集。
#模型发布#Agent#端侧
Meta 发布 Muse Spark Open 的开放权重,该模型自 4 月首发以来一直闭源,此次面向编码和长时间运行的智能体任务开放。模型总参数 816B,每个 token 仅激活 42B,提示词可混合文本、图像、音频或视频,上下文窗口最高 100 万 token。在 Meta 自己的基准表中,Muse Spark Open 在 JobBench 智能体测试得 61.8 分,高于 Thinking Machines Lab 的 Inkling(31.1)和 Nvidia Nemotron 3 Ultra(27.2);编码测试 Terminal-Bench 2.1 得 76.4,低于 Kimi K3 的 85、GLM 5.3 和 Qwen3.8;工具调用 MCP-Atlas 得 89.2,高于 Meta 列出的所有对手。权重采用新的 Muse Model License,开发者适配或内置到自有软件中不收费,但将其作为托管服务出售且 12 个月总收入超过 2000 万美元的公司需另签协议,产品需标注 Built with Muse Spark Open,禁止军事和关键基础设施用途。发布时有 7 家推理服务商提供托管访问,权重可从 Hugging Face 及 AWS、Google、Microsoft 的模型目录下载。
#模型发布#开源生态#Agent
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,称其为目前美国最强的开放权重模型,采用原生多模态架构,总参数 816B、激活 42B,上下文窗口 1M token,面向编码与智能体任务。该模型基于 Apple 最新版 MLX 针对搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio 优化,两台机器可合计提供 1TB 统一内存运行完整模型,现已通过 Hugging Face 提供。Meta 称已用 Muse Code 在本地测试智能体工作流,包括向开源 Mastodon 客户端 Ice Cubes 提交 iOS 改动,以及驱动 DaVinci Resolve 逐帧筛选素材并竖版裁切。
#模型发布#多模态#Agent
阶跃星辰正式开放 Step 5 Preview 模型权重,BF16、FP8 两个版本同步上线 Hugging Face 和 ModelScope。该模型采用稀疏 MoE 架构,总参数量 600B、激活参数 27B,支持 100 万 Token 上下文窗口,在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 榜单中取得 44 分,位居全球开源模型前三。截至 2026 年 10 月 15 日,其 Token 用量在 OpenRouter 周榜、日榜均位列第二,近七日用量约 18.8 万亿 Token;据发布时的评测数据,其单任务平均成本为 0.71 美元,约为 Claude Opus 5 的 1/8。
#模型发布#开源生态#Hugging Face
Meta 发布 Muse Spark Open,称其为迄今能力最强的美国开源权重模型,总参数 816B、激活参数 42B,上下文窗口 100 万 token,面向编码与智能体任务。该模型与 Apple 合作适配 Mac Studio,可在两台 512GB M5 Ultra Mac Studio 上通过 MLX 框架运行;512GB 版 Mac Studio 尚未发售,预计本月晚些时候推出。模型权重可从 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 和 Microsoft Foundry Models 下载,也可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 的 API 使用,免费下载并采用允许有限商业用途的许可。
#模型发布#开源生态#端侧
Meta 发布开源权重前沿多模态 MoE 模型 Muse Spark Open,总参数 816B,每个 token 激活约 42B 参数,面向编码与智能体任务,支持文本、图像、视频和音频输入,上下文窗口 1M token。模型提供 BF16 与 NVFP4 两种 checkpoint,NVFP4 面向 NVIDIA Blackwell GPU,并已集成 transformers、llama.cpp、vLLM、SGLang 和 MLX,官方还给出在 64 张 H100 上用 TRL 训练 LoRA 适配器的微调配方。
#模型发布#多模态#开源生态
IBM 发布 Granite Switch 4.1-8B 和 4.1-30B,内置一组预编译适配器,可在同一端点提供对话、决策与语音能力。由于适配器共享基座模型的 KV cache,在通用决策适配器之外叠加专用适配器几乎不增加成本,专用适配器在专门分类任务上可超过通用决策模型。在 5 步 RAG 工作流对比中,Granite-Switch-4.1-30B(冻结基座 Granite + 4 个专用 aLoRA)快于 Jev-27B(冻结基座 Qwen + 1 个通用决策 LoRA);其 3B 版本在 Doom 游戏中达到 60-100 次决策/秒,并可在游玩时进行叙述和回答问题。IBM 计划在 Mellea 中发布用于训练适配器的 Adapter SDK,并支持社区用自定义及第三方适配器组合自己的 Granite Switch 模型。
#模型发布#开源生态#推理
Black Forest Labs 发布 FLUX 3 Image Klein,一个 5.6B 参数的开放权重模型,支持文生图、图像编辑和最多 10 张参考图的多参考生成,具备原生 4K 生成、像素级编辑和边界框控制能力。官方内部评测称其在文生图、多参考生成和图像编辑上排名第一,超过更大的开放权重模型以及 Ideogram V4.5 和 FLUX.2 [pro];相比 FLUX.2 [klein] 9B,文生图提升 91 Elo、图像编辑提升 70 Elo,参数少 38%。模型以 FLUX Kommunity License 发布,含基础模型、步数蒸馏模型以及 FP8、INT8、NVFP4 版本,INT8 版本可在 8GB 显存的 NVIDIA GeForce RTX GPU 上通过 ComfyUI 或 Diffusers 运行,蒸馏模型加 INT8 在 RTX 5090 上约 4 秒生成 1MP 图像,RTX 4070 上不到 9 秒;API 定价每 1K 图像 0.009 美元起。

#模型发布#图像生成#开源生态