Meta Muse Spark Open 816B 开源权重模型
Meta Superintelligence Labs 于 2026 年 10 月 15 日放出 Muse Spark 的开放权重版本：816B 总参数、每 token 约 42B 激活的混合专家模型，100 万 token 上下文，原生接受文本、图像、视频与音频输入，官方称其为迄今能力最强的美国开放权重模型，并与苹果合作针对 M5 Ultra Mac Studio 的 MLX 做优化
工具概览
工具定位、能力与使用指引
功能特点
- ✓ 816B 总参数 / 42B 激活的混合专家架构：Meta 官方称 Muse Spark Open 有约 8160 亿总参数，每个 token 只激活约 420 亿参数；这是 Muse 系列的全尺寸模型，接在 8 月发布的小型稠密模型 Muse Glimmer 之后，也是该系列第一次把混合专家架构做到这个量级
- ✓ 100 万 token 上下文 + 原生多模态输入：官方称上下文窗口最高 100 万 token，可以原生接受文本、图像、视频与音频，统一输出文本；也就是说你能用同一个接口就不同类型的问题提问，适合需要横跨长文档、截图与音视频的调研与工程任务
- ✓ 为长周期智能体工作训练：官方称它面向编码与智能体工作，擅长长周期任务、复杂软件工程与多步推理；与此同时 Amazon SageMaker JumpStart 也宣布上架该模型，说明它同时被拿来做云端的托管推理与自部署
- ✓ Muse Model License：官方称权重以 Muse Model License 发布，任何使用它的产品里都要带有 Built with Muse Spark Open 的声明；以模型即服务形式对外提供、且年收入超过 2000 万美元的厂商，需要单独签署书面协议
- ✓ 为苹果 M5 Ultra Mac Studio 做优化：Meta 官方称与苹果合作，让 Muse Spark Open 在 MLX 框架上运行，两台 M5 Ultra Mac Studio 连接起来就像一台桌面级超算；权重同时发布在 Hugging Face，并有多个推理服务商提供托管版本，BF16 权重约 1.6TB、NVFP4 权重约 530GB
使用步骤
- 在 Hugging Face 的 meta-models 组织下找到 Muse Spark Open 的模型仓库，先读模型卡确认许可条款与推荐推理参数（官方建议复杂问题、编码与智能体任务使用 high 或 xhigh 推理档）
- 读 Meta 官方开发者博客那篇 Build with Muse Spark Open，了解 816B/42B 的架构说明、100 万 token 上下文与多模态输入的用法
- 根据你的硬件选部署方式：如果自部署，注意 BF16 约 1.6TB、NVFP4 约 530GB，苹果 M5 Ultra Mac Studio 上走 MLX；如果想省事，直接选一家托管该模型的推理服务商
- 在产品里按 Muse Model License 要求加上 Built with Muse Spark Open 的声明；如果你的业务是以模型即服务形式转售且年收入超过 2000 万美元，先与 Meta 签署单独协议再上线
常见问题
Muse Spark Open 是什么？
Meta 官方称这是 Muse Spark 的开放权重版本，也就是 Meta 托管 Muse 产品背后的前沿模型。权重是一个 8160 亿参数的混合专家 Transformer，每个 token 约激活 420 亿参数，上下文 100 万 token，输入支持文本、图像、视频与音频，输出文本。
它和其他开放权重模型比怎么样？
Meta 官方称它是迄今能力最强的美国开放权重模型。排名与基准分数请以官方模型卡和第三方评测为准；可以核对的官方事实参数是 816B 总参数、42B 激活与 100 万 token 上下文。
权重有什么使用限制？
官方称权重以 Muse Model License 发布：任何使用它的产品里都要带有 Built with Muse Spark Open 的声明；以模型即服务形式对外提供且年收入超过 2000 万美元的厂商，需要单独签署书面协议。
普通电脑跑得动吗？
官方把重点放在苹果 M5 Ultra Mac Studio 上：与苹果合作优化 MLX，两台 M5 Ultra Mac Studio 连接起来就像桌面级超算。BF16 权重约 1.6TB、NVFP4 权重约 530GB，说明自部署仍然需要大内存的专业机器，而不是普通笔记本。
在哪里下载？
官方称权重发布在 Hugging Face 的 meta-models 组织下，可以从 Hugging Face 下载，也可以选择已托管该模型的推理服务商；Meta 官方开发者博客那篇 Build with Muse Spark Open 是入门的第一篇文档。
它适合做什么任务？
官方称它面向编码与智能体工作，擅长长周期任务、复杂软件工程与多步推理，也能在同一个接口里处理文本、图像、视频和音频输入，例如客户服务智能体这类需要反复查资料再动手的场景。