Meta发布8160亿参数Muse Spark Open，榜单得分低于GLM-5.3

10月16日凌晨，Meta发布开放权重模型Muse Spark Open。模型总参数量为8160亿，每个Token激活约420亿参数，支持100万Token上下文窗口，可接收文本、图像、视频和音频输入。该模型采用稀疏混合专家架构，面向编程、Agent任务、长周期执行、复杂软件工程和多步推理。Meta称其为迄今能力最强的美国开放权重模型。 Meta表示，Muse Spark Open针对本地部署进行了优化。借助最新版MLX框架，模型适配苹果M5 Ultra芯片的Mac Studio；单机集成GPU最高可使用512GB内存，两台设备合计约1TB统一内存可容纳完整模型。Meta还用该模型驱动的Muse Code测试本地Agent工作流，包括为开源Mastodon客户端Ice Cubes修改iOS代码并构建应用，以及操作DaVinci Resolve逐帧审片和裁剪竖屏视频。 在Artificial Analysis开放权重模型智能指数榜单上，Muse Spark Open（xhigh）得39分，低于MiMo-V2.6-Pro的46分和GLM-5.3的45分，与DeepSeek V4.1Flash持平。模型在Terminal-Bench 2.1中得76.4分，在DeepSWE 1.1中得60分，分别低于GLM-5.3的67分和Kimi K3的68分；其GDPval-AA v2得分为1401分，也低于Qwen3.8-2.4T-A95B等模型。 开发者可通过Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter和Together AI等平台调用API，并可在Hugging Face等平台下载权重。模型支持SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、MLX、llama.cpp和Unsloth等框架。Meta称，定制Helion内核在NVIDIA和AMD GPU上实现1.03至3.95倍的内核级加速；与苹果CEO约翰·特努斯及苹果团队合作后，模型还完成额外安全后训练，并达到超级智能扩展框架的发布门槛。