Meta开源8160亿参数模型Muse Spark Open，面向编程与智能体任务

Meta Platforms于10月15日开放其Muse Spark人工智能模型的权重，该模型自今年4月首次亮相以来一直为闭源。据SiliconANGLE报道，新版本名为Muse Spark Open，面向编程和长时间运行的智能体任务。Meta称其为美国实验室迄今推出的能力最强的开源权重模型。

该模型总参数为8160亿，在生成任何给定token时仅激活其中的420亿。提示词可以混合文本、图像、音频或视频，上下文窗口设定为最高100万token。

Muse Spark Open的起点是8月发布的Muse Spark 1.2，Meta在此基础上加入了安全后训练，使模型在没有Meta自身服务护栏的情况下也能稳定运行。Meta表示，该模型通过了其Meta Superintelligence Scaling Framework中的发布门槛，完整评估报告尚待公布。Hugging Face的一份技术文档称，训练依赖Meta所说的“真实开发者工作流”，其中包括多文件重构和长时间调试会话。

Meta还把测试搬出数据中心，使用两台搭载苹果M5 Ultra芯片的Mac Studio台式机，通过苹果MLX框架连接为一套系统，合计约1TB内存。Muse Code在该配置上运行，编程终端同时为开源Mastodon客户端Ice Cubes修复漏洞并开发新功能。另一项测试针对DaVinci Resolve中的素材，模型逐帧浏览，挑选并裁剪出适合竖屏视频的最佳镜头。

在Meta自己的基准表中，Muse Spark Open在JobBench智能体测试中得到61.8分，是Thinking Machines Lab的Inkling（31.1分）的两倍多；英伟达Nemotron 3 Ultra以27.2分排在更后。中国开源模型在编程方面更强：Kimi K3以85分领跑Terminal-Bench 2.1，GLM 5.3和Qwen3.8的得分都高于Muse Spark Open的76.4分。

在工具使用上排名反转。Muse Spark Open在MCP-Atlas上得89.2分，超过Meta所列的全部对手，包括中国模型。该基准只给出自然语言任务，不指明完成所需的工具，模型需自行判断在36个在线Model Context Protocol服务器的220个工具中调用哪些、按什么顺序调用。

权重随新的Muse Model License发布，附带Meta所称的“有限商业条款”。开发者调整该模型或将其嵌入自有软件无需付费。任何将该模型作为托管服务出售、且12个月内毛收入超过2000万美元的公司，须另行签署协议。基于该模型构建的产品必须显示“Built with Muse Spark Open”标识。军事和关键基础设施用途被禁止。

Meta上一次开源权重发布是规模小得多的Muse Glimmer，参数为300亿，今年8月推出。该公司能力最强的系统仍保持闭源，周一发布的Muse Wonder系列模型仅通过Meta Model API和Muse Code提供。

发布时有七家推理服务商提供托管访问，其中包括Groq和Fireworks AI。权重也可从Hugging Face下载，或通过亚马逊云科技、谷歌和微软的模型目录获取。