Meta发布8160亿参数Muse Spark Open模型 多模态能力突出但评测分化

Meta于10月16日发布开放权重模型Muse Spark Open，总参数量达8160亿，每个Token激活约420亿参数，支持100万Token上下文窗口，并具备文本、图像、视频和音频多模态输入能力。该模型采用稀疏混合专家架构，专为编程与Agent任务设计，主攻长周期执行、复杂软件工程和多步推理。

Muse Spark Open的重点在于本地部署优化，通过MLX框架针对苹果M5Ultra芯片的Mac Studio进行了优化，单机最高可用512GB内存，两台组合可容纳完整模型。Meta展示了该模型驱动的Muse Code在本地运行的Agent工作流，包括完成iOS代码修改和视频剪辑等任务。

在评测方面，Muse Spark Open在Artificial Analysis开放权重模型智能指数榜单上得分39分，低于MiMo-V2.6-Pro和GLM-5.3，但在Terminal-Bench2.1和DeepSWE1.1中表现稍逊于部分国产模型。开发者可通过多个平台调用API或下载权重，模型支持多种主流框架和芯片优化。

Meta强调该模型是迄今能力最强的美国开放权重模型，并通过与苹果的合作完成了额外的安全后训练，达到超级智能扩展框架的发布门槛。