Meta 发布 816B 开源模型 Muse Spark Open，联手 Apple 本地运行
Meta und Apple optimieren riesiges KI-Modell für Mac Studios | heise online
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。
推荐理由
精选AI 评分 80
Meta 开源 816B 参数 MoE 模型，并给出与 Apple 合作在 Mac Studio 上本地运行的实测数据，可对照其与中美开源模型的性能差距。
主题
正文 · AI 翻译
Meta 发布了一款新的开放权重 AI 模型。该集团称 Muse Spark Open 是美国迄今性能最强的开放权重模型。它在大约两个月前发布的 Muse Glimmer 之后推出，拥有 8160 亿参数，规模显著更大，据独立测试性能也明显更强，但对硬件的要求也高得多。
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根据模型卡，Muse Spark Open 采用混合专家架构，共有 256 个专家，每个 token 激活其中八个。因此每个 token 约有 420 亿参数处于激活状态。上下文窗口为 100 万 token。该模型可处理文本、图像、视频和音频，但仅输出文本。Meta 在发布公告中将其宣传用于编程任务、多步推理以及能够使用工具、纠正错误并处理较长任务的 AI 智能体。
Meta 与 Apple 合作
为了在本地运行 Muse Spark Open，Meta 恰恰与 Apple 展开了合作。据 Axios 报道，两家公司已合作数月。马克·扎克伯格在 X 上公开感谢 Apple 及其负责人 John Ternus。后者则向 Meta 团队表示祝贺。这一合作值得关注，因为两家集团多年来一直围绕数据保护和商业利益争执不休。
据 Apple 的研究报告，缩小至约 530 GByte 的模型版本可在两台互联的 Mac Studio 上运行，配置为 M5 Ultra、各带 512 GByte 统一内存。Apple 的 MLX 框架通过 Thunderbolt 5 连接将计算分配到两台设备上。在 8192 token 的上下文长度下，Apple 测得约每秒 25 个输出 token。不过，所需的配备 512 GByte 内存的 Mac Studio 要到 10 月底才上市，两台合计价格预计达数万欧元。
在智能体任务上落后于中国竞争对手
据 Artificial Analysis（AA）的测试，Muse Spark Open 在 Intelligence Index 中取得 39 分，是当前性能最强的美国开放权重模型。英伟达几乎同时发布的 Nemotron 3.5 Super VL 得 26 分，但以 1200 亿参数而言规模小得多。领先的中国模型位居前列：MiMo-V2.6-Pro 达到 46 分，规模相近的 GLM-5.3 为 45 分。
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柱状图比较了专有和开放 AI 模型的性能。
（图：Artificial Analysis）
在智能体任务上，Muse Spark Open 表现出弱点：在九款最强的开放权重模型中，它在四项智能体测试的总评中排名末位，而在其余六项测试中则排名第四。据 AA 称，与 GLM-5.3 之间整整六分的差距全部来自智能体测试。
其优势之一是对知识空缺的处理。在 AA-Omniscience 基准测试中，Muse Spark Open 以 25 分在开放权重模型中得分最高。在未能正确解答的问题中，其幻觉率为 24%，是至少 30 个指数分的开放权重模型中最低的。
token 消耗更省，API 价格偏高
Artificial Analysis 在 X 上写道，Muse Spark Open 在 Intelligence Index 中平均每个任务产生 40,000 个输出 token，少于其他八款领先开放权重模型中的任何一款。
在发布时可供使用的 API 提供商 Together AI、Fireworks 和 Baseten 处，每百万输入 token 收费 1.25 美元，每百万输出 token 收费 4.25 美元。尽管 token 单价相对较高，但得益于较低的消耗量，AA 计算出每个基准任务的平均成本为 0.84 美元。GLM-5.3 为 2.01 美元，而 DeepSeek V4.1 Flash 仅为 0.27 美元。
不同 AI 模型在性能与每个基准任务平均成本方面的比较。模型位置越靠左上，在性能与成本方面的表现越好。
（图：Artificial Analysis）
希望自行运行 Muse Spark Open 的用户，可从 Hugging Face 下载模型权重。模型权重提供 16 位版本（约 1.6 TByte）和部分量化为四位的版本（约 530 GByte）。
Muse Model License 原则上也允许商业使用，但要求标注“Built with Muse Spark Open”并遵守一项使用政策。通过 API 将 Muse Spark Open 作为服务提供的企业，若在十二个月内总营收超过 2000 万美元，则需与 Meta 另行签订协议。关联企业的营收也计入其中。
（tobe）