Meta 开源 816B MoE 模型 Muse Spark Open

10 月 16 日，Meta 官方发布并开源新模型 Muse Spark Open（Hugging Face 上的主模型名为 Muse-Spark-Open-816B-A42B），称其为迄今能力最强的美国开源权重模型，主打编码与 agentic 场景。模型为 MoE 架构，总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 1M token，原生多模态（文本、图像、视频、音频输入），权重提供 BF16 与 NVFP4 两种精度，已上架 Hugging Face 并建立官方 collection，transformers、llama.cpp 与 vLLM 均提供 day-0 支持，其中 vLLM 已在 NVIDIA、AMD GPU 和 TPU 上验证。

已确认

• 官方规格：816B 总参数 / 42B 激活（MoE），1M token 上下文窗口，原生多模态（文本、图像、视频、音频输入）
• 定位编码与 agentic 场景，官方称擅长长时程任务、复杂软件工程与多步推理；经过额外安全后训练，按 Muse Model License / Meta 相应许可开源，Meta 在 r/LocalLlama 发布了部署、微调与跑分详细说明
• Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 与扎克伯格均公开背书，后者并感谢 Apple 合作，称模型在新 Mac Studio 上运行良好
• @victormustar 确认 Hugging Face 官方 collection 上架（meta-models 组织）；@mervenoyann 称 transformers 与 llama.cpp 均获 day-0 支持；Unsloth 也放出了权重页面
• @mervenoyann 转述 Hugging Face CEO Clement Delangue 展示用一条 llama serve 命令在两台 Mac Studio 上以 GGUF Q2K 量化运行该模型；@op7418 称模型基于苹果 MLX 框架深度优化
• @bindureddy 转述基准表显示该模型在多个榜单超过 GLM、Kimi，称其为 Meta 追赶其他 AI 实验室的关键一步；@testingcatalog 称其跑分对标闭源模型
• 据 @RylanSchaeffer 转述 Jack Rae 的宣布，该模型是 Meta 新 MSL 组织训练的首个基座模型；此开放权重版本经过了大量面向开源发布的额外精细训练

尚未确认

• 上下文窗口规格存在转述分歧：绝大多数帖子（含 @AIatMeta 官方帖）为 1M token，@op7418 一帖写为 1T token，以前者为准
• 具体许可条款细节、完整跑分数据与「两台 Mac 可跑」的实际部署表现，帖子材料中未给出独立验证；@LukeZettlemoyer 提醒「Mac Studio 可跑」为高管表态，具体评测尚待检验

为什么重要

• 这是 Meta 迄今规格最高的开源权重模型之一，816B 总参但仅 42B 激活的设计显著降低推理成本，扩大本地部署可行性
• 1M 上下文加原生多模态，使其在长时程 agentic 任务与复杂软件工程场景直接对标顶级开源与闭源模型；多个转述称多榜超越 GLM、Kimi
• 苹果 MLX 生态深度优化与「两台 Mac Studio（GGUF 量化）可跑」的展示若经独立验证，将大幅降低超大模型使用门槛，对开源社区和本地部署生态影响明显
• @RylanSchaeffer 预测，若 Meta 以海量低价 token 提供该模型服务，或将撼动推理市场价格

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