周四，Meta正式发布最新一代大语言模型Muse Spark Open。作为一款开放权重（open-weight）模型，其核心优势在于允许用户在自有硬件上本地部署，而非仅依赖云端服务。Meta宣称，凭借8160亿总参数量和100万token的上下文窗口，Muse Spark Open已成为美国目前最强大的开放权重模型。
Meta的AI战略曾依托Llama系列掀起开源浪潮，帮助众多企业摆脱对OpenAI或Anthropic等封闭服务的依赖。但随着Llama 4被外界质疑表现不佳，这一势头在去年有所消退。随后，Meta引入Scale AI首席执行官Alexandr Wang领导新成立的Meta Superintelligence Labs，并将重心转向以Muse Spark为首的新模型家族，初期版本仅提供封闭云服务。
Muse Spark Open的推出标志着Meta重新回归开放路线。对于企业而言，本地运行开放权重模型意味着无需将医疗记录、未上映影片素材等机密数据上传至第三方云端，既可针对特定场景微调，又能利用自有硬件无限消耗算力而无额外费用。
苹果总部里的“微型数据中心”
此次发布的演示环节颇具象征意义：活动并未在Meta举行，而是选址苹果总部。现场展示中，Muse Spark Open运行在两台通过线缆互联的Mac Studio上，构成一个微型桌面数据中心。该模型顺利完成了编写数学运算脚本、开发社交应用信息流代码以及视频剪辑串联等任务。
历史上，苹果与Meta因隐私理念差异长期对立，苹果高管曾多次隐晦批评Meta的商业模式。然而，本地AI能力的崛起使双方利益意外趋同。2022年发布的Mac Studio搭载M1 Max和M1 Ultra芯片，其内置的神经引擎专为本地AI运算优化。如今，随着Mac Mini等设备在消费级AI用户中走红，甚至出现短缺，构建由多台Mac Studio组成的集群已成为一种工业级趋势。
尽管运行Muse Spark Open需要总计1TB内存的高配方案，成本高达数万至数十万美元，但相比传统机架式服务器，Mac Studio只需插入标准电源、堆叠于桌面即可运行，无需占用机房空间，极大地降低了本地AI部署门槛。
软硬协同的新范式
为强化这一生态，苹果开发了名为MLX的软件技术，用于优化机器学习模型在其硬件上的运行效率。苹果与Meta达成合作，确保Muse Spark Open能在Mac Studio集群上高效运转；同时，MLX也支持如中国Qwen等资源需求较低的模型在单台设备上运行。
虽然Muse Spark Open兼容非苹果基础设施，但鉴于Mac在AI领域的普及度及苹果从芯片到应用层的全方位投入，Meta优先适配Mac Studio顺理成章。对苹果而言，支持Meta等公司的开放权重模型不仅有助于提振高端电脑销量，更有力回击了其“落后于AI”的质疑。只要AI能驱动平台硬件销售，苹果便已在竞争中占据有利身位。