Meta 发布 816B 开源模型 Muse Spark Open，成美国第一开源权重模型

Meta 发布了 Muse Spark Open，这是一个 816B（42B 激活）的开放权重模型，在 Artificial Analysis 智能指数上得分 39，成为美国排名第一的开放权重模型。

Muse Spark Open（xhigh）比 Muse Glimmer（high，17）高出 22 分，后者是 Meta 于 8 月推出的 30B 稠密开放权重模型。它也领先于 NVIDIA 的 Nemotron 3.5 Super VL（26），后者是得分第二高的美国开放权重模型，于今日发布。

@AIatMeta 在公开发布前与我们分享了访问权限以便进行基准测试。祝贺 @AIatMeta、@finkd 和 @alexandr_wang 发布此模型！

核心要点：

➤ 开放权重达到 Meta 8 月旗舰水平。Muse Spark Open 的得分与 Muse Spark 1.2（xhigh，40）相差不到 1 分。它在 AutomationBench-AA 上表现更强，幻觉率更低，但在 GDPval-AA v2.1、CritPt 和 AA-Omniscience 准确率上较弱。在 Meta 当前产品线中，它落后 Muse Wonder（max，52）13 分，落后 Muse Wonder Full（max，56）17 分。

➤ Token 效率高，单任务成本适中。Muse Spark Open 在智能指数任务上使用 40k 输出 token，是得分最高的九个开放权重模型中最少的：例如比 Muse Spark 1.2（xhigh，48k）少 16%，比规模最接近的中国同类模型 GLM-5.3（max，71k）少 43%。Together AI、Fireworks 和 Baseten 在发布时提供该模型，定价为每 1M 输入/输出 token $1.25/$4.25（缓存输入 $0.15）。按此定价，每个智能指数任务的成本为 $0.84。这低于相同每 token 价格下的 Muse Spark 1.2（$0.97），不到 GLM-5.3（max，$2.01）的一半，但约为 DeepSeek V4.1 Flash（max，$0.27）的三倍。

➤ 相比中国开放权重领先模型，在 agentic 任务上相对薄弱。在得分最高的九个开放权重模型中，Muse Spark Open 在指数中的四项 agentic 评估中排名垫底，但在其余六项综合排名第四，并在 AA-Omniscience（25）上领先所有开放权重模型。规模最接近的中国模型 GLM-5.3（max）领先的 6 分全部来自 agentic 评估。

➤ 可在单节点或两台 Mac Studio 上自托管。BF16 权重约 1.6TB。Meta 的 NVFP4 检查点仅对 256 个专家进行量化，将权重缩减至约 530GB。Meta 表示该模型可在四块 Blackwell Ultra GPU 或八块 H200 上运行，也可在两台 512GB M5 Ultra Mac Studio 上使用 MLX 运行。架构采用 62 层、分组查询注意力（16 个 KV 头）、每个 token 激活 256 个专家中的 8 个，以及一个 18 亿参数的 Perception Encoder 用于视觉。

其他模型细节：

➤ 参数量：总计 816B，激活 42B（MoE）

➤ 上下文窗口：1M token

➤ 许可证：Muse Model License，一项自定义许可证，要求标注 "Built with Muse Spark Open"，且年收入超过 $20M 的 Model-as-a-Service 企业需与 Meta 另行签署协议

➤ 输入模态：文本、图像、视频和音频。输出：文本

➤ 可用性：权重已在 Hugging Face 上提供（BF16 和 NVFP4），并可通过 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 获得 API 访问