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Muse Spark Open

8.5内容质量

TL;DR · AI 摘要

Meta发布Muse Spark Open，首个支持在Apple M5 Ultra Mac上运行的816B参数开放权重模型，适用于复杂软件工程和多步骤推理。

核心要点

  • Muse Spark Open拥有816B总参数（42B激活参数）和1M token上下文窗口
  • 通过MLX框架可在双Apple M5 Ultra Mac上本地运行，提供TB级统一内存
  • 在NVIDIA/AMD GPU上实现1.03-3.95倍内核级加速

结构提纲

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  1. §模型发布

    宣布Muse Spark Open作为首个支持桌面运行的816B参数开放模型

  2. ·技术规格

    包含816B总参数、1M token上下文窗口及多模态能力

  3. ›硬件优化

    通过MLX框架实现Apple M5 Ultra的统一内存架构优化

  4. ·性能基准

    在NVIDIA/AMD GPU上实现最高3.95倍内核加速

  5. ›应用案例

    成功用于iOS代码修改和DaVinci Resolve视频分析

  6. ·安全措施

    包含后训练安全机制确保模型可靠性

思维导图

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  • Muse Spark Open
    • 模型特性
      • 816B参数
      • 1M token上下文
      • 多模态
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      • 统一内存架构
    • 应用案例
      • iOS代码修改
      • 视频分析

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#AI模型#开放权重#Meta#Apple M5 Ultra
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介绍 Muse Spark Open，目前最强大的 US 开放权重模型 | Meta AI 研究

介绍 Muse Spark Open，目前最强大的 US 开放权重模型

2026年10月15日

·

4分钟阅读

Muse Spark Open 今日发布，首次在 Apple M5 Ultra Mac Studios 上为桌面端带来领先的智能代理功能。

今天，我们发布了 Muse Spark Open 的权重，这是迄今为止最强大的 US 开放权重模型。Muse Spark Open 是一个原生多模态模型，总参数量达 816B（42B 激活参数），并拥有 1M-token 的上下文窗口。专为编程和智能代理工作打造，该模型在长期任务、复杂软件工程和多步骤推理方面表现出色。

我们相信未来属于每个人，这包括在家运行先进模型的自由。Muse Spark Open 是首款能够在两台 Apple M5 Ultra Mac Studios 上使用最新 MLX 框架在桌面端运行的同类模型。

今日起，您可以通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 的 API 平台使用 Muse Spark Open。模型权重可通过 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载。

该模型可在 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp 和 Unsloth 等主流推理引擎上运行，并针对 AMD、Apple、Intel 和 NVIDIA 芯片进行了优化。开发者可以使用 PyTorch 框架轻松进一步定制该模型。

关键基准测试

有关我们评估的更多细节，请参阅评估方法报告。

针对 Apple 芯片优化

借助最新版 MLX，Muse Spark Open 已针对配备 M5 Ultra 的 Mac Studio 进行了优化，二者结合是目前在桌面端运行强大模型的最佳方案。

Apple 的统一内存架构使 M5 Ultra 的集成 GPU 每台 Mac Studio 可使用高达 512 GB 内存，因此两台设备可容纳整个模型。芯片的 1.2 TB/s 内存带宽足以快速读取每个 token 所需的小块数据。结果是两台 Mac Studios 的表现相当于拥有 1TB 统一内存的超级计算机。

我们测试了多种完全在设备上运行的智能代理工作流，使用 Muse Spark Open 驱动的 Muse Code，包括向 Ice Cubes（一款开源 Mastodon 客户端）推送真实的 iOS 更改——修复错误、新增功能、完整构建，以及端到端驱动 DaVinci Resolve，模型逐帧审查素材以找出最佳时刻并垂直裁剪。

立即可用

我们分享这项工作是因为我们希望每个人都能使用最佳模型。Muse Spark 的开放权重版本内置了 SGLang 中的自定义、自动调优 Helion GPU 内核，在 NVIDIA 和 AMD GPU 上实现 1.03-3.95 倍的内核级加速，并在 AMD MI350 上实现 3% 的端到端加速。

安全性与准备措施

发布开放权重模型是我们将个人超级智能的好处带给每个人的途径之一，也是推动整个领域安全研究进展的一部分。

开放权重模型也伴随着自身的考量，因此 Muse Spark Open 针对此目的增加了额外的安全后训练。结果表明，该模型在各类风险指标上均表现出强大的防护能力。

我们按照元超级智能扩展框架对模型进行了评估，涵盖了最严重的风险，结果显示该模型满足了框架要求的发布阈值。详细结果请参见Muse Spark Open模型卡片，完整评估报告即将发布。

许可证

我们以有限商业条款的Muse Model License许可证发布模型权重，该许可允许许多开发者免费使用该模型。

入门指南

您可以通过利用PyTorch的TorchTitan进一步微调模型，来为特定场景定制Muse Spark Open。要在Apple芯片上运行，可使用MLX，它可以直接从Hugging Face拉取权重。

现在可通过Hugging Face获取Muse Spark Open：https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-spark-open

用于在Mac Studio上运行Muse Spark Open的MLX适配器。

托管推理合作伙伴：Together AI、Fireworks、Baseten、Modal、Groq、Nebius 和 OpenRouter。

使用Muse Spark Open构建或发布了作品？在Hugging Face论坛与我们分享吧——我们很期待看到您的创作。