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Fireworks AI更新于 10月25日 21:03

Meta 开源权重模型 Muse Spark Open 上线 Fireworks,816B 参数、1M 上下文

Muse Spark Open on Fireworks: Meta’s open weights model, available on US serverless

AI 导读

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。

推荐理由

AI 评分 77

Fireworks 给出 Muse Spark Open 在多项专业基准上的对比数据,可据此判断开源权重模型在法务金融场景的位置。

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正文 · AI 翻译

Muse Spark Open 是 Meta 推出的开放权重模型,上线首日即可在 Fireworks 上使用。这是一个 816B 参数的混合专家模型,每个 token 激活 42B 参数,上下文窗口为 1M token,专为长周期编码和需要在超长会话中保持连贯的智能体工作而打造。

它是迄今为止能力最强的美国开放权重模型之一,也是我们在受监管专业工作领域见过的最强开放权重模型。它在 Vals AI 的 Harvey 法律智能体基准排行榜上排名第一,通过率接近 Claude Opus 5 的 4 倍。在 Rogo 的 Big Finance Bench 上,它在每个难度级别都击败了 Claude Opus 5.5,并在最难的任务上险胜 GPT-6 Astra。

Muse Spark Open 在美国训练和开发,Fireworks 默认以零数据保留方式运行它。今天就可以在无服务器服务上试用,运行于仅限美国的容量,且不收取美国区溢价。随后可迁移到预留吞吐量用于生产,并通过无服务器 LoRA 训练对其进行微调。

Muse Spark Open 展现出强大的智能体工程能力:它能够浏览代码仓库、实施非平凡的改动,并验证复杂的编码工作——Factory 技术团队成员 Zimu

Muse Spark Open 在受监管工作上优于 Claude Opus

Muse Spark Open 在准确性至关重要的领域表现最佳,例如法律、金融和临床任务。这些结果来自独立评估机构以及我们的专业智能指数,其中每个模型都在相同的测试框架上运行:

Harvey 法律智能体基准排名第一:在 Vals AI 使用文件和工具完成法律工作的排行榜上,Muse Spark Open 在 75 个模型中排名第一,得分为 25.4%,接近 Claude Opus 5(6.7%)的 4 倍。

在 Rogo 的 Big Finance Bench 上领先 Claude Opus 5.5:在 Fireworks 专业智能指数的运行中,Muse Spark Open 在每个难度级别都击败了 Claude Opus 5.5。在最难的任务上,它险胜 GPT-6 Astra(17.3% 对 16.5%),得分超过 Opus 5.5(6.6%)的 2.5 倍(图 1)。

Finance Agent 排名前三:在 Vals AI 的 Finance Agent v2 上,它得分 60.6%,与 Gemini 3.8 Flash 相差不到一个百分点,而每次测试成本约低 60%。

临床文档:它在 Vals MedScribe 上得分 90.1%,与 Claude Opus 5(91.0%)相差不到一个百分点,而 token 价格低 75-83%。

本文中来自 Vals AI 和 Artificial Analysis 的第三方结果,均是在 Meta 通过 API 发布的该模型上测得的。

在 Rogo,我们会让每个新模型都跑一遍 Big Finance Bench,这是我们包含 928 个真实金融工作流问题的测试集。Muse Spark Open 得分 53.3%,是我们榜单上排名最高的开放权重模型,甚至领先于前沿的 Claude Opus 5(49.2%)。高性能美国开放权重模型的出现尤其令人振奋。它们为持续实验提供了基础,也让我们能够针对金融工作的特定需求定制智能能力。我们对其潜力感到兴奋,它既能推动模型性能的前沿,又能为客户释放新的价值与效率水平。——Rogo 技术团队成员 Alex Wang

图 1:来自 Fireworks 专业智能指数运行的 Muse Spark Open 在 Rogo Big Finance Bench 上按任务难度的表现。

Muse Spark Open 在标准基准上的得分

Muse Spark Open 在标准公开基准上表现不俗:

更少的幻觉:在 Artificial Analysis 的 AA-Omniscience 上,它的幻觉率为 33%,低于 Claude Opus 5.5(59%)和 GPT-6 Astra(51%),因为它在不确定时会拒绝回答,而不是猜测。

智能体编码:在 Meta 的评估中,它在 Terminal-Bench 2.1 上得分 82.9%,领先于 GPT-5.6 Terra 和 Grok 4.5(图 2)。

Muse Spark Open 代表了西方开源模型的一次跨越式进步,在我们早期的评估中,其指令遵循能力尤其出色。我们期待在这一基础上,通过后训练来支持我们在 Decagon 所赋能的复杂工作流——Decagon Labs

图 2:Meta 报告的智能体编码基准。每个模型均在其各自的智能体框架中评估。

在开放端点之前,我们在生产服务栈上通过发布验证套件运行了最终的开放权重。Muse Spark Open 在 AIME26 上得分 91.1%,在 GPQA Diamond 上得分 89.7%,在 SWE-bench Verified 上得分 84.3%,并在 OCRBench 和 MMMU Pro 的图像理解上保持在 80% 以上(图 3)。作为校验,我们还在广泛使用的开源推理引擎 SGLang 上运行了相同的权重,得分一致。你在 Fireworks 上调用的模型,表现与 Meta 构建时一致。

Filevine 创立于美国西部。我们相信前沿应当开放。与 Fireworks 和 Meta 合作,意味着 Filevine 能够为法律行业开辟新的可能性,而无需在质量与成本之间妥协。——Filevine 联合创始人兼 CEO Ryan Anderson

图 3:Muse Spark Open 在 Fireworks 上的表现。智能体结果取决于测试框架,不能直接与 Meta 报告的数字相比较。

如何立即开始构建

Muse Spark Open 现已在我们的无服务器 API 上提供,运行于仅限美国的容量,且不收取美国区溢价。当前定价请参见 Muse Spark Open 模型页面。

想针对你的用例定制 Muse Spark Open?试试我们的无服务器训练 API,或联系 Fireworks Lab 获取帮助。

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来源

Fireworks AI