Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open 在 Fireworks 上线首日可用，这是一个 816B 参数的 MoE 模型，每 token 激活 42B 参数，上下文窗口 1M token，面向长周期编码与智能体任务。Fireworks 称其在 Vals AI 的 Harvey 法律智能体基准上以 25.4% 排名 75 个模型第一，约为 Claude Opus 5（6.7%）的近 4 倍；在 Rogo Big Finance Bench 上各难度均超过 Claude Opus 5.5。Fireworks 用自家生产栈验证该权重，AIME26 得 91.1%、GPQA Diamond 89.7%、SWE-bench Verified 84.3%，并以 SGLang 复跑得到一致结果。
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Arena 公布 Meta 的 Muse Spark Open (Max) 以 1511 分成为 Code Arena WebDev 榜单中排名第一的美国开源模型，在全部开源模型中排第 13。它是 Muse Spark 系列首个开放权重版本，比 Meta 此前的开源模型 Muse Glimmer 高 156 分，后者以 1355 分排开源模型第 41。定价为每 100 万输入/输出 token 1.25/4.25 美元，比 Muse Wonder (Max) 低 79%，与 Muse Spark 1.3 (Max) 持平。分领域排名为品牌与营销、数据与分析第 13，基于参考的设计第 14，游戏与消费产品第 15，仿真第 20。
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Meta 发布开放权重多模态模型 Muse Spark Open，总参数 8160 亿、激活参数 420 亿，支持 100 万 Token 上下文，已发布在 Hugging Face 上。该模型利用苹果开源数组框架 MLX 对 Apple Silicon 统一内存架构做了优化，可运行在搭载 M5 Ultra 芯片的 Mac Studio 上；M5 Ultra 最大支持 512GB 内存，两台最高配置的 Mac Studio 即可容纳整个模型。
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Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，并与 Apple 硬件团队合作使其能在 M5 Mac Studio Ultra 上高效运行。该模型拥有 420 亿活跃参数、100 万 token 上下文窗口，具备多模态能力，Meta 称其在智能体和编码任务上表现良好，权重已在 HuggingFace 上以 Meta 的 Muse Model 许可公开。在 Apple 电脑上运行该模型需要两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio，每台起售价 5,499 美元。
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，采用 256 专家的 MoE 架构，每 token 激活约 42B 参数，上下文窗口 100 万 token，支持文本、图像、视频和音频输入但仅输出文本。Meta 与 Apple 合作，将约 530 GByte 的四比特量化版本放到两台互联的 Mac Studio M5 Ultra 上运行，通过 MLX 框架和 Thunderbolt 5 分配计算，8192 token 上下文下约 25 输出 token/秒。Artificial Analysis 测试显示其 Intelligence Index 得 39 分，为当前最强美国开源权重模型，但落后于 MiMo-V2.6-Pro 的 46 分和 GLM-5.3 的 45 分，且在四项 Agent 测试中排名末位。模型权重已在 Hugging Face 提供 16 位约 1.6 TByte 和四比特约 530 GByte 两个版本，API 输入每百万 token 1.25 美元、输出 4.25 美元。
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Meta 于周四发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其能力可对标并在部分场景超越中国厂商的同类产品。Meta AI 负责人 Alexandr Wang 称其为迄今能力最强的美国开源权重模型，该模型面向编码与智能体任务，擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理，并内置了安全防护措施。该模型针对 Apple M5 Ultra 芯片做了优化，用户可用两台搭载该芯片的 Mac Studio 在桌面端运行。
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Meta 发布开源权重多模态模型 Muse Spark Open，参数量 816B，面向编码与智能体任务，并与 Apple 合作通过更新后的 MLX 工具包在两台 M5 Ultra Mac Studio（合计 1TB 内存）上本地运行。Meta 称该模型在无云环境下完成 iOS 应用修复和在 DaVinci Resolve 中剪辑视频。在 Artificial Analysis 的 Intelligence Index 上它得分 39，高于西方开源模型，但低于 GLM 5.3 的 45、Kimi K3 的 44 和 Qwen3.8 的 40，中国模型在编码上仍领先。
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，总参数量 8160 亿，采用 MoE 架构，每次推理激活约 420 亿参数，开发者可下载权重在自有硬件上部署。苹果同步展示多机推理方案，用 NVFP4 四位量化把模型内存占用压到约 493GB，两台 M5 Ultra Mac Studio 采用张量并行时生成速度约每秒 24.99 tokens，四台可达每秒 36.73 tokens。Meta AI 负责人 Alexandr Wang 表示，本地运行时 Meta 无法看到或控制用户的使用内容。
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当地时间 10 月 15 日，Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。该模型为原生多模态，总参数 8160 亿（激活参数 420 亿），上下文窗口 100 万 Token，专为编程和智能体工作打造，并可在两台搭载 M5 Ultra 芯片的 Mac Studio 上借助 MLX 框架运行。Meta 公布的测试显示，它在 JobBench 和 MCP-Atlas 工具使用测试中领先表中列出的竞争对手，但在终端编程、长周期软件工程任务及 GDPVal-AA 评估中落后于 Kimi K3 和 GLM 5.3。
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Meta 发布 Muse Spark Open 的模型权重，这是一个 816B 参数的开源权重模型，激活参数 42B，上下文窗口为 100 万 token，面向编码、软件工程和多步推理。模型原生多模态并支持智能体工作流，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、OpenRouter 等推理平台使用，权重可从 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 和 Microsoft Foundry Models 下载。Meta 称其针对两台搭载 M5 Ultra 芯片的 Apple Mac Studio 做了本地运行优化，并展示了用 Muse Code 修 bug、加功能和构建 iOS 应用等端侧工作流。
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Meta 发布 Muse Spark Open，称其为目前美国最强的开源权重模型，面向编码与智能体任务，擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。模型规格为 816B 总参数、42B 激活参数，1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态。该模型可在两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行，并支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎，权重以 Muse Model License 发布，可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 的 API 使用，并在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载。
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Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，面向编码与智能体任务，总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 1M token，原生支持文本、图像、视频和音频。该模型已针对双 Apple M5 Ultra Mac Studio 与最新 MLX 框架优化，同时支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎，并针对 AMD、Apple、Intel 和 NVIDIA 芯片优化。模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，开发者可用 PyTorch 及 TorchTitan 进一步微调。
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Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活参数 42B，支持 1M token 上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频多模态，面向编码与智能体任务。该模型今日起在 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 等 API 平台上线，权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载，采用 Muse Model License 发布，有限商业条款允许许多开发者免费使用。模型还针对 MLX 框架在两台 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行做了优化，并支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp 和 Unsloth 等推理引擎。
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Meta 的 Muse Spark Open（Muse-Spark-Open-816B-A42B）已在 Hugging Face 上线，这是一个混合专家（MoE）模型，拥有 42B 激活参数、816B 总参数和 1M token 上下文窗口。该模型面向智能体与编码工作流，覆盖从理解大型代码仓库到借助工具完成多步工程任务。推文提到还附有基准测试结果。
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Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，权重当天放出。Muse-Spark-Open-816B-A42B 支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口为 1M。Unsloth 提供了 Dynamic 2-bit GGUF 量化版本，可在 Mac Studio 上运行，并附有 GGUF 下载地址和使用指南。
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Meta 发布 Muse 开源权重模型，Alexandr Wang 称其为美国迄今能力最强的开源权重模型，总参数 816B、激活 42B，支持 1M token 上下文并原生多模态，面向编码和长程任务等智能体工作。Aaron Levie 认为这会让企业把前沿模型用于编排和高难度任务，同时用低成本、后训练定制的模型处理重复性工作流，从而进一步加速 AI 扩散并推高整体 token 消耗。
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Meta 在 Hugging Face 发布 Muse Spark Open 的模型权重，这是一个 816B 参数、面向编码与智能体任务的模型。开源版与 Muse Spark 1.3 共用同一基础模型，额外做了安全后训练，以降低其脱离系统护栏单独使用时的滥用风险，这也逆转了 Meta 今年 4 月首个专有闭源前沿模型的策略。模型共 62 层，每层含 256 个专家网络，每个 token 路由到其中 8 个，因此部署需要 816B 参数模型的内存，但运行速度相当于 42B 模型。一次在 512GB M3 Ultra 上测试的 3-bit 量化版本约占 344 GB，短提示词下生成速度约 21 tok/s。
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Meta 在 Hugging Face 上开源了 816B 参数的 Muse Spark Open，与 Muse Spark 1.3 共享同一基座模型，并追加了安全后训练。该模型每层有 256 个专家网络、每个 token 路由到其中 8 个，因此部署需要 816B 参数级别的显存但以 42B 模型的速度运行；4-bit NVFP4 版本至少需要 700GB GPU 显存，Apple 为其 MLX 框架做了适配，两台 M5 Ultra Mac Studio 各提供最高 512GB 统一内存和 1.2TB/s 带宽即可承载。它在 MCP-Atlas 工具调用测试上以 89.2 登顶，许可允许免费商用但要求标注 Built with Muse Spark Open，12 个月营收超 2000 万美元的 API 模型销售方需另与 Meta 签约。
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Hugging Face CEO Clément Delangue 转发 Mark Zuckerberg 的消息称 Meta 回归，Muse Spark Open 的权重于当天发布。Zuckerberg 表示该模型在与 Apple 及 @johnternus 合作下，在新 Mac Studio 上运行良好。
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Meta 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，称其在个人与专业智能体任务上达到 SOTA 表现。官方在研究者博客中提供了模型详情，并附有与 Mark Zuckerberg、Alexandr Wang 的完整对话视频。
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