Meta正式发布Muse Spark Open权重，这是一款专为编码、软件工程及多步推理打造的8160亿参数开源模型。该模型拥有420亿活跃参数和100万token的上下文窗口。Meta在公告中称，这是迄今为止最强大的美国开源权重模型。
Muse Spark Open原生支持多模态与智能体工作流，可执行涉及多步骤和工具的复杂任务。开发者可通过Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden和Microsoft Foundry Models下载权重，并通过Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter和Together AI等推理平台使用。此外，模型支持使用PyTorch定制，并兼容SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers和llama.cpp等推理引擎。
端侧部署与性能优化
借助Apple MLX机器学习框架，Meta对Muse Spark Open进行了深度优化，使其能在配备M5 Ultra芯片的两台Apple Mac Studio上本地运行。每台Mac Studio提供高达512GB统一内存，双机合计约1TB容量足以容纳模型权重。
Meta基于该模型开发了编码工具Muse Code，并在多种设备端工作流中进行测试，包括修复错误、添加功能，以及利用开源Mastodon客户端Ice Cubes构建iOS应用。演示场景还涵盖操作DaVinci Resolve，模型能逐帧审查素材识别合适片段，并将其裁剪为竖屏视频。Meta表示，这些工作流可完全在设备端运行，无需依赖云端推理。
在性能方面，Muse Spark Open包含针对SGLang推理优化的自定义GPU内核。内核级测试显示，在NVIDIA和AMD GPU上速度提升1.03倍至3.95倍；在AMD MI350 GPU上，端到端性能提升3%。该模型广泛支持AMD、Apple、Intel和NVIDIA芯片，开发者还可利用PyTorch的TorchTitan框架进行微调。
Muse Spark Open依据Muse Model许可发布，包含有限商业条款。虽然允许许多开发者免费使用，但用户在用于商业用途前需仔细审阅相关条件。