Yuchen Jin 称赞 Meta 开源 Muse Spark Open
Yuchen Jin 表示很喜欢 Meta 开源 Muse Spark Open，称其水平约为 Muse Spark 1.2。他最大的愿望是 Meta 后续能开源 Muse Spark 1.3 的权重，认为那将成为世界上最好的开源模型。
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Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，支持 1M 上下文与多模态输入
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
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 的 Muse Wonder 上线 Cursor，CursorBench 得分 46.1%
Meta Superintelligence Labs 的 Muse Wonder 现已在 Cursor 上线，在默认 effort 下 CursorBench 得分 46.1%，为 Muse 系列模型中最高。定价为输入 $4/M tokens、输出 $20/M tokens。
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Meta 在 Hugging Face 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open
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 开源 816B 参数模型 Muse Spark Open，适配 Apple MLX 在 Mac 上运行
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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Nathan Lambert 评 Meta 发布 Muse Spark Open
AI at Meta 宣布发布 Muse Spark Open，称其为迄今最强的美国开放权重模型，面向编程与智能体任务，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、音频多模态。Nathan Lambert 转发后表示“好吧，这下我真得写博客了 🎉”。
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Nathan Lambert 批评 Meta Muse 开源许可
Nathan Lambert 称 Meta Muse Open License 很糟糕，并认为除了乐于遵守的推理服务商之外，其实没人在意许可证。
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Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open
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 的 Muse Spark Open 上线 Arena 智能体与代码评测
Meta 发布的开源权重模型 Muse Spark Open 已进入 Arena，可在 Agent Arena 中实测，成绩即将公布。Agent Arena 基于全球用户提交的百万级真实长程智能体任务评测模型，模型可调用网页搜索、文件系统和终端工具，排行榜用因果追踪方法衡量模型相对平均模型的结果表现。该模型同时上线 Code Arena 的 WebDev、Image-to-WebDev、Text 和 Vision 项目。
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Meta 发布 816B 开源权重模型 Muse Spark Open，登顶美国开源模型榜首
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活 42B（MoE），在 Artificial Analysis Intelligence Index 上得分 39，成为该榜单上得分最高的美国开源权重模型。它比 Meta 今年 8 月的 30B 稠密开源模型 Muse Glimmer（high，17）高 22 分，也领先同日发布的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL（26）。该模型上下文窗口 1M tokens，支持文本、图像、视频和音频输入，权重以 BF16 和 NVFP4 格式发布在 Hugging Face，API 可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 获取。
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Meta 开源 816B 参数多模态模型 Muse Spark Open
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。
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GMEX Robotics 收购 MediaMeta.Ai 30% 股权，布局社交智能机器人
GMEX Robotics 完成对新加坡 MediaMeta.Ai 的初始投资，取得 30% 完全稀释股权，交易对价由 15% 现金和 85% GMEX 普通股构成，股份设 24 个月锁定期，GMEX 还拥有增持并成为控股股东的选项。双方计划围绕 GMEX 的 Terminal + Brain 架构确定整合优先级，为其机器人平台加入社交智能，但相关能力仍在开发中，公告未披露交易金额和商业化落地时间。
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Meta 发布 816B 开源模型 Muse Spark Open
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。
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Meta 开放 816B 参数模型 Muse Spark Open，面向编码与智能体任务
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。
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Meta 发布开源模型 Muse Spark Open，针对 Mac Studio 优化
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。
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Meta 联合米兰布雷拉美术馆推出 AI 眼镜无障碍导览，支持艺术品识别及语音讲解
Meta 与 EssilorLuxottica 及意大利米兰布雷拉美术馆合作推出名为“Sensing Art”的 AI 眼镜无障碍导览试点项目，面向盲人及低视力群体，首批覆盖馆内八件艺术作品。参观者可通过眼镜识别艺术品，用内置开放式扬声器收听语音讲解，并获得展品间的语音方向指引，还可通过 Meta AI 了解环境信息或借助 Be My Eyes 连接远程志愿者。该服务已于 10 月 13 日向公众开放，可提前预约体验。
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格莱美歌手Doja Cat推出第一视角巡演短片，全程由Meta AI眼镜拍摄
格莱美获奖歌手Doja Cat联合Ray-Ban Meta推出约12分钟的巡演纪录短片《MA VIE WORLD TOUR》，全片第一视角镜头均来自她及团队佩戴的AI眼镜，由Quinn Whitney Wilson执导，记录横跨七个国家的欧洲巡演台前幕后。短片将于10月23日在Doja Cat的YouTube频道首映，洛杉矶Meta Lab LA门店10月17日至25日同步举办主题线下活动，展出定制款Ray-Ban Meta (Gen 3) Zena眼镜。
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Arena 分析师点评 Meta Muse Wonder 与 Mistral Le Chonk
Arena.ai 的模型洞察分析师 @DawidGalarowicz 分享了他对 Meta AI 的 Muse Wonder、Mistral AI 的 Le Chonk 的初步看法，以及接下来值得关注的两个 AI 趋势。
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意大利XR企业XMetaReal完成150万欧元融资，加速沉浸式培训平台商业化
意大利XR企业XMetaReal通过增资完成150万欧元融资，投资方包括企业培训服务商Challenge Network及多名培训、金融行业管理人员。该公司成立于2022年，总部位于米兰，其自主XR平台可与企业现有数字培训系统集成，客户包括UniCredit、Autogrill、Edison等企业及意大利政府机构。本轮资金将用于XR平台技术研发、产品升级、团队扩张及商业化推广，重点拓展企业培训和公共部门市场。
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