先了解这件事
2026年10月15日,Meta发布开放权重模型Muse Spark Open,权重当天在Hugging Face上线,采用Muse Model License。据PyTorch Blog,该模型为816B总参数、42B激活参数、1M token上下文窗口,原生多模态并面向编码与智能体任务,在Muse Spark基础上增加安全后训练,可在SGLang和vLLM上运行。10月16日,该模型上线Amazon SageMaker JumpStart,提供BF16与NVFP4两个变体;同日进入Arena的Agent Arena实测,并上线Code Arena的WebDev等项目。10月17日,Arena公布Muse Spark Open (Max)以1511分成为Code Arena WebDev排名第一的美国开源模型,在全部开源模型中排第13。
AI 根据公开报道生成
最新进展 · 正式报道
我如何搭建自己的“everything”应用：让个人智能体协同工作事件进展
5 个已确认进展
- 来源：Arena
- 来源：Arena
- 来源：Nathan Lambert
- 来源：AWS Machine Learning
- 来源：PyTorch Blog
报道与讨论时间线
按时间查看正式报道与传播讨论；两类内容的证据等级保持独立。
10月20日
Ben's Bites
我如何搭建自己的“everything”应用：让个人智能体协同工作
Ben's Bites 作者搭建了一个 all-in-one 站点，把 todos、email、crm、domains 等集中到一处，用于和 grok bot 等个人智能体协同工作，并能看清它做了什么、文件存在哪里。作者录制了短视频并附上可供智能体直接复制粘贴的完整说明，下一步计划加入日历视图来查看智能体运行的自动化任务。
The Elec
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，中美开源权重模型竞争升温
DeepSeek 在 V4.1 Flash 发布约五周后推出更新版 DeepSeek-V4.1-Flash-1017，重点缩短任务执行时间和输出长度，API 定价为每百万输入 token 0.30 美元、每百万输出 token 1.20 美元。其内部测试中 DeepSWE v1.1 得分从 74.2% 升至 77%，高于 Claude Opus 5 的 74%，但 Anthropic 模型在 DeepSeek 公布的 11 项基准中有 7 项领先。Artificial Analysis 给出 45 的 Intelligence Index 分数，称其速度居首但输出偏冗长，单任务成本 0.26 美元；DeepSeek 同时新增 Search API 和 Fetch API，均按每 1000 次请求 0.75 美元计费。文章还提到 Meta 发布 8160 亿参数的 Muse Spark Open、Reflection AI 的 Beam 以及 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super 和 Volt 等美国开源权重模型。
10月18日
10月17日
Latent Space
Latent Space 新节目 High Taste Testers 首期试播
Latent Space 试播新节目 High Taste Testers 第一期，把旧金山午餐桌上的闲聊搬上节目，话题从 Dev Day 延伸到最新模型与助手。同期 AI 新闻汇总中，Meta 发布 816B 总参数、42B 激活的 MoE 开放权重模型 Muse Spark Open，Artificial Analysis 智能指数 39，为美国开放权重模型最高；Reflection 以 Apache 2.0 发布 501B 总参数、23B 激活的 Beam 1.0，支持 1M 上下文。
Latent Space
Latent Space 新节目 High Taste Testers 首期上线
Latent Space 推出新节目 High Taste Testers 首期试播，以旧金山午餐闲聊形式讨论 Dev Day 与最新模型和助手。本期 AI 新闻覆盖 Meta 开源 816B 总参数、42B 激活的 MoE 模型 Muse Spark Open，以及 501B 总参数、23B 激活、Apache 2.0 许可的 Reflection Beam 1.0。Anthropic 的 Haiku 5.5 定价为每百万 token $0.10/$0.50，比 Haiku 4.5 便宜约 90%。
Arena精选
Meta 开源模型 Muse Spark Open (Max) 登顶 Code Arena WebDev 美国开源模型榜
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。
9to5Mac
9to5Mac Daily：iPhone Duo 开启预售，起售价 $1,999
9to5Mac Daily 10 月 16 日节目汇总当日头条：iPhone Duo 已开启预售，起售价 $1,999；Meta 发布新的 Muse Spark Open 模型，针对 Mac Studio 运行进行优化。节目还提到触屏 MacBook Pro 等新品将在 10 月 28 日 Apple 活动上亮相。
Arena
Arena 周报：Gemini 4 Argon 与小米 MiMo V2.6 Pro 上榜
Arena 周榜显示，Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon (High) 进入 Agent Arena 第 5 名，净提升 +13.2%；小米 MiMo V2.6 Pro 位列 Agent Arena 开源模型第 1（总榜第 13），净提升 +3.9%。Meta 的 Muse Wonder (Max) 首登 Text Arena 第 2（1513 分）、Code Arena: WebDev 第 15（1651 分）和 Agent Arena 第 12（净提升 +6.4%）。Arena 还推出智能体版 Max 模型路由器，性能达前沿水平且成本降低 37%。
Solidot
Meta 发布开放权重多模态模型 Muse Spark Open
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。
10月16日
CNET
Meta 与 Apple 合作发布开源权重模型 Muse Spark Open
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。
SiliconANGLE
AI 安全担忧加剧，但各方仍在全速推进
AI 安全担忧持续升温：多州起诉 OpenAI 伤害儿童，400 名科学家呼吁全球 AI 监管，微软总裁 Brad Smith 称 AI 受到的监管比一盒牛奶还少。与此同时，Anthropic 披露第三季度营收环比增长 45% 至 168 亿美元，但增速放缓可能使其 IPO 估值从 2 万亿美元降至 1.5 万亿美元；Meta 则发布 816B 参数的 Muse Spark Open 等新模型，Nvidia、Intel、Cisco 在 OCP 峰会上推出加速 AI 扩展的新技术。
The Rundown AI
Meta 发布 816B 参数开源多模态模型 Muse Spark Open，可双 Mac Studio 本地运行
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。
heise online精选
Meta 发布 816B 开源模型 Muse Spark Open，联手 Apple 本地运行
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。
36氪 · AI精选
Meta 发布 8160 亿参数开放权重模型 Muse Spark Open，可在 Mac Studio 上本地运行
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。
36氪 · AI
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，可在两台 Mac Studio 上本地运行
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。
Testing Catalog
AI 日报：Meta 开源 816B MoE 模型 Muse Spark Open
Meta 在 Hugging Face 发布开源权重模型 Muse Spark Open，总参数 816B、激活 42B，采用 MoE 架构，支持 1M token 上下文窗口，并针对 Mac Studio 本地运行做了优化。同日 NVIDIA 发布面向长时运行 AI 智能体的开源多模态模型 Nemotron 3.5 Super VL（120B 总参数、12B 激活），以及可装入 24GB 显存的 Nemotron 3.5 Bolt 24GB。OpenAI 向 ChatGPT、Codex 和 dots 全量推送 GPT-Live-1.1 语音功能，新增六种语言语音。
Analytics India Magazine
Meta 发布 816B 参数开源权重模型 Muse Spark Open，支持 1M 上下文窗口
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。
Latent Space精选
Goodfire 的 Nick Cammarata 提出神经网络已足够清晰，称多义性判断有误
Goodfire 的 Nick Cammarata 发布文章提出，多数神经元本身是可解读的，许多著名的多义性案例属于误读；他称 2023 年在 OpenAI 的自动可解释性工作只找到约 2% 可解读神经元。相关讨论提到 Qwen-32B 中 90% 的神经元只承担一项功能。Neel Nanda 表示这没有改变他的关键判断，仍认为存在表征叠加，弱激活承载记忆事实；Leo Gao 主张用神经元模拟的 KL 指标来评判解释，Pfau 指出论文尚未发表。
IT之家·人工智能
Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，宣称美国最强开源 AI 模型
Meta 于当地时间 10 月 15 日发布开放权重 AI 模型 Muse Spark Open，官方宣称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。该模型采用原生多模态架构，总参数量 816B（激活参数 42B），支持 1M token 上下文窗口，专为代码构建与智能体协作设计。模型权重已上线 Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden 与 Microsoft Foundry Models，并适配 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 等推理引擎。
IT之家·人工智能
苹果 Meta 破冰合作：两台 512GB 内存 Mac Studio 本地运行 Muse Spark Open
Meta 与苹果围绕开源权重模型 Muse Spark Open 展开罕见公开协作，在 2 台配备 512GB 统一内存的 Apple M5 Ultra Mac Studio 上通过最新 MLX 框架本地运行该模型。Muse Spark Open 总参数量 8160 亿、活跃参数 420 亿，上下文窗口达 100 万 token，主要面向编程、智能体任务、多步骤推理与软件工程等场景。扎克伯格与苹果 CEO 约翰·特努斯均在社交平台确认合作，但 512GB 版 Mac Studio 尚未正式发售，256GB 版售价已超过 1 万美元。
IT之家·人工智能
Meta 首席 AI 官汪滔：不会开源最强模型，但会继续发布优秀开源模型
Meta 首席 AI 官汪滔表示，出于安全与能力边界的双重考量，Meta 通常不会开源最顶尖的模型，但打算继续发布优秀的开源模型。当地时间 10 月 15 日，Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open，官方称其为迄今能力最强的美国开放权重模型，性能低于周一发布的前沿模型 Muse Wonder，后者保持闭源且未公布基准成绩。这是 Meta 旗下 Muse 系列 AI 模型的第二次开源，今年 8 月 Meta 曾以 Apache 2.0 协议发布从 Muse Spark 蒸馏而成的 300 亿参数模型 Glimmer。
财联社精选
Meta 发布 8160 亿参数开放权重模型 Muse Spark Open，两台 Mac Studio 可本地运行
Meta 发布开放权重大模型 Muse Spark Open，采用混合专家架构，总参数量 8160 亿、活跃参数 420 亿，上下文窗口达 100 万词元，专为编码与智能体任务设计。该模型与苹果合作，基于 MLX 针对 M5 Ultra 的 Mac Studio 优化，连接两台机器即可运行整个模型，同时兼容英伟达、AMD 和英特尔芯片及多种主流推理引擎。Meta 公布的六项对比测试中该模型排名第一，但在软件开发等部分任务上 Kimi、千问、智谱等中国开源模型仍占优势。
MarkTechPost精选
Meta 发布 Muse Spark Open：816B 开源权重 MoE 模型，支持 1M 上下文
Meta Superintelligence Labs 发布 Muse Spark Open，这是 Muse Spark 的开源权重版本，816B 参数 MoE 架构，每 token 激活 42B 参数，支持文本、图像、视频和音频输入，上下文窗口 1M token。权重以 BF16 和 NVFP4 格式在 Hugging Face 发布，NVFP4 版本可在两台 512GB M5 Ultra Mac Studio 上通过 MLX 运行，数据中心部署需 4 块 Blackwell Ultra GPU 或 8 块 H200。基准测试中 MCP-Atlas 得 89.2 领先对比模型，但 Terminal-Bench 2.1 得 76.4，落后于 Kimi K3、GLM 5.3 和 Qwen3.8。
Artificial Analysis
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。
The Guardian Technology
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open
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。
财新
GPT周报｜Meta发布开源模型Muse Spark Open；苹果智能10月底在中国发布测试版
Meta于10月15日发布开源智能体模型Muse Spark Open，称其为迄今能力最强的美国开放权重模型，可直接在搭载苹果M5 Ultra芯片的Mac Studio上运行。苹果智能将于10月底在中国发布测试版，AI陪聊应用Character.ai则申请破产，迪士尼拟以2000万美元收购。同期DeepSeek-V4-Pro与V4.1-Flash的API及对话服务出现近5小时中断，DeepSeek按用户7日内消耗金额以赠金形式全额返还。
SiliconANGLE
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。
Rohan Paul精选
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。
Rohan Paul精选
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。
TechCrunch AI精选
Meta 发布可在 Mac 本地运行的开源权重模型 Muse Spark Open
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强开源权重模型，采用 8160 亿参数和 100 万 token 上下文窗口，原生多模态，面向复杂编码任务和智能体工作。该模型可本地运行在 Apple 电脑上，但至少需要 1TB 内存，在搭载 M5 Ultra 芯片的 Mac Studio 上运行效果最佳。Meta 将其与 AI 编码终端 Muse Code 配合，用于 Mastodon 客户端的 bug 修复、新功能和完整构建，以及 DaVinci Resolve 的视频素材审阅与裁剪，目前该模型已通过多个 API 平台开放。
The Decoder
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 参数、支持百万 token 上下文
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强的开源权重模型，面向编码与智能体任务，拥有 8160 亿参数（激活 420 亿）、最高 100 万 token 上下文，支持文本、图像、视频和音频。Meta 称其在 JobBench、MCP-Atlas、HLE-Diamond、ZeroBench 等基准上多个类别领先 Qwen 3.8、GLM 5.3 和 Kimi K3，但仍明显落后于 Meta 付费的 Muse Wonder Full 模型。该模型针对 Apple M5 Ultra 优化，可在两台各配 512 GB 统一内存的 Mac Studio 上本地运行，权重已发布在 Hugging Face；许可免费使用但需标注 Built with Muse Spark Open，年收入超过 2000 万美元且想以 API 形式提供该模型的服务商需与 Meta 另行签约。
Arena精选
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。
The Verge AI
Meta 与 Apple 合作让 Muse Spark Open 模型在 Mac 上更好运行
Meta 发布 Muse Spark Open 开源模型，称其为迄今能力最强的美国开放权重模型，总参数量 8160 亿，原生多模态，擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。Meta 与 Apple 合作，使该模型可在两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 上本地运行，Apple 同时发布技术文章介绍 MLX 及该模型。Meta CEO Mark Zuckerberg 与 Apple CEO John Ternus 在 X 上互相致意，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 称两家公司已合作数月。
NVIDIA Developer · Generative AI一手精选
Meta 发布 Muse Spark Open：816B MoE 编码模型，1M token 上下文
Meta 发布编码优化的 816B MoE 模型 Muse Spark Open，每 token 激活 42B 参数，通过 256 个专家中 top-8 路由，支持 1M token 上下文窗口。该模型在 NVIDIA GB300 NVL72 Blackwell Ultra 上训练，面向智能体编码工作流，具备工具调用、子智能体协调与计算机使用能力，并通过 1.8B 感知编码器原生处理交错的文本、图像、视频帧和音频。Meta 生成的 NVFP4 检查点已针对 Blackwell Ultra 优化，权重可从 Hugging Face 下载，NVIDIA 同时提供 NIM 部署方案。
PyTorch Blog一手精选
Meta 开源 Muse Spark Open 模型，816B 总参数、1M 上下文
Meta 发布 Muse Spark Open 的开放权重，采用 Muse Model License 在 Hugging Face 上线，为 816B 总参数、42B 激活参数、1M token 上下文窗口的模型，原生多模态并面向编码与智能体任务。该版本在 Muse Spark 基础上增加安全后训练，可在 SGLang 和 vLLM 上运行，并针对 NVIDIA、AMD、Intel 优化。PyTorch 侧集成 Helion 内核，在 NVIDIA GB300 上相比 CUDA、CuTe DSL 自定义内核取得 1.03–3.95x 加速，AMD Mi350 端到端吞吐提升 3%；TorchTitan 已支持其 SFT、LoRA 与 TitanRL 微调。
Yuchen Jin
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。
MacRumors Apple Intelligence精选
Meta 发布 Muse Spark Open，与 Apple 合作在 Mac Studio 上运行
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。
Unsloth一手精选
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。
AWS Machine Learning一手
Meta 的 Muse Spark Open 上线 Amazon SageMaker JumpStart
Meta 的编码优化开源权重模型 Muse Spark Open 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线，支持 100 万 token 上下文窗口，可在自己的 AWS 账户中部署到 SageMaker AI 端点。该模型采用 MoE 架构，总参数 816B、每 token 激活 42B，提供 BF16（Muse-Spark-Open-816B-A42B）和 NVFP4 量化（Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4）两个变体，分别运行在 ml.p6-b300.48xlarge 和 ml.p5e.48xlarge 实例上。文章给出了通过 SageMaker Studio 和 SageMaker Python SDK 部署、发送首次推理请求以及清理端点的步骤。
Nathan Lambert精选
Nathan Lambert：美国首个接近前沿智能体能力的开源权重模型将带来快速采用
Nathan Lambert 评论称，如果 muse spark open 的表现大致符合分数所示，这款模型的采用速度会非常快。他认为这是美国首个具备接近前沿智能体能力的开源权重模型，并指出此前 GLM 5.2 与 Kimi K3 是中国模型的那次跃升，而美国模型往往能获得极高采用率。他所引用的 Alexandr Wang 推文称 muse spark open 是迄今最强的美国开源权重模型，816B 总参数、42B 激活参数、1M token 上下文，原生多模态，面向编码与长周期任务等智能体工作。
Clément Delangue
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。
Unite.AI精选
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。
Testing Catalog
Meta 开源 Muse Spark Open，816B 总参数 MoE 模型上线 Hugging Face
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。
Baseten 工程博客一手精选
Meta 开源 Muse Spark Open：816B 参数编码智能体模型
Meta 发布 Muse Spark Open 的模型权重，这是一个 816B 参数、推理时激活 42.7B 的开源权重全模态 MoE 模型，与 Muse Code 联合训练，面向编码智能体工作流，支持 1M token 上下文和文本、图像、视频、音频输入。它采用压缩 MoE 块和全局/局部混合注意力，在 128K 上下文下把 KV cache 内存降低约 3.7 倍。Baseten 已在其 Model APIs 和 Dedicated Inference 上以 NVFP4 提供该模型，权重体积从约 1.6 TB 降至 540 GB，可运行在单台 4×GB300 节点上。
AI at Meta一手
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M 上下文
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。
AI at Meta一手
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，816B 总参数、1M 上下文窗口
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。
AI at Meta一手
Meta 发布 Muse Spark Open 开源权重模型，816B 总参数、1M token 上下文
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。
The New Stack精选
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。
9to5Mac
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。
10月15日
Modal 官方工程博客一手精选
Meta 发布 Muse Spark Open 权重，并上线 Modal Auto Endpoints
Meta 发布 Muse Spark Open 的模型权重，该模型已上线 Modal Auto Endpoints。它面向智能体编码和长周期任务，具备原生多模态理解与 1M token 上下文窗口，支持代码编写与调试、多步规划、顺序工具调用以及长流程中的失败恢复。在 Meta 的评测中，Muse Spark Open 使用 Terminus 2 智能体在 Terminal-Bench 2.1 上得分 76.4，使用 Meta 偏好的 harness 在 DeepSWE 1.1 上得分 60，推理强度为 xhigh。该模型在 Modal 上以 Shared Endpoint 形式运行，按 token 计费。
LMSYS Blog一手
SGLang 与 Miles 为 Muse Spark Open 提供 Day-0 支持
LMSYS 发布博客称，SGLang 与 Miles 为 Meta 开源多模态 MoE 模型 Muse Spark Open 提供 Day-0 支持。该模型采用 816B 参数文本 Transformer 主干、每 token 约 42B 激活参数，支持文本、图像、视频和音频输入以及 1M token 上下文窗口，checkpoint 提供 NVFP4 与 BF16 版本。在 8 张 NVIDIA B300 GPU 上以 NVFP4 checkpoint 跑 OpenHands 多轮智能体编码回放，并发 1 时单 GPU 吞吐 14.8K tokens/sec、单用户 543 tokens/sec（p50），并发 128 时为 80.3K tokens/sec、单用户 61 tokens/sec（p50）。支持平台包括 NVIDIA Blackwell（GB300、B300、GB200、B200）、H200、AMD MI350X 与 MI355X，以及 Intel Xeon 6 P-core，并首次通过 SGLang-TorchTPU 为开源权重模型提供 Day-0 TPU 支持。
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