Meta 發佈 816B 參數 Muse Spark Open 開放權重，面向編碼及智能體任務

Meta 推出具 816B 參數的 Muse Spark Open，支援程式編寫及 Agent 工作

Meta Platforms Inc. 今日發布其 Muse Spark 人工智能模型的開放權重；該模型自4月推出以來一直屬專有模型。

這次發布的版本名為 Muse Spark Open，專為程式編寫及長時間運作的 Agent 工作而設。Meta 稱，這是迄今美國實驗室推出的能力最強開放權重模型。模型的 8160 億個參數中，每個 token 只會啟用 420 億個。提示詞可混合文字、圖片、音訊或影片，而 Meta 將上下文視窗設為最多 100 萬個 token。

Muse Spark Open 以 8 月推出的 Muse Spark 1.2 為基礎，Meta 之後加入安全性後訓練，讓模型即使沒有 Meta 自家服務的防護措施也能維持良好表現。Meta 表示，Muse Spark Open 通過了 Meta Superintelligence Scaling Framework 的發布門檻，完整評估報告則尚待公佈。Hugging Face Inc. 的技術文章指出，訓練主要採用 Meta 所稱的「真實開發者工作流程」，包括跨多個檔案進行重構，以及長時間除錯。

Meta 亦在數據中心以外測試模型，使用兩部配備 M5 Ultra 晶片的 Apple Inc. Mac Studio 桌上型電腦，並透過 Apple 的 MLX 框架將兩部電腦連接成一個系統。兩部電腦的記憶體合共約 1TB。

Muse Code 在這套設備上運作，編碼終端機則處理開源 Mastodon 用戶端 Ice Cubes 的錯誤修正及新功能。另一項測試使用了 DaVinci Resolve 中的影片素材，模型逐格分析影片，挑選並裁切最適合製作直向影片的畫面。

在 Meta 自行公佈的基準測試表中，Muse Spark Open 在 JobBench Agent 測試中取得 61.8 分，超過 Inkling 的 31.1 分一倍。Inkling 是 Thinking Machines Lab Inc. 推出的美國開放模型。Nvidia Corp. 的 Nemotron 3 Ultra 得分更低，為 27.2 分。

中國開放模型在程式編寫方面更強。Kimi K3 在 Terminal-Bench 2.1 編碼測試中以 85 分領先，GLM 5.3 和 Qwen3.8 的得分亦高於 Muse Spark Open 的 76.4 分。

在工具使用方面，排名則有所逆轉。Muse Spark Open 在 MCP-Atlas 得分 89.2，勝過 Meta 列出的所有競爭模型，包括中國模型。這項基準測試會以淺白語言向模型提供任務，但不會指出完成任務所需的工具。模型須自行判斷應從 36 個正在運作的 Model Context Protocol 伺服器中，選用哪 220 種工具，以及使用次序。

這批權重採用全新的 Muse Model License，附有 Meta 所稱的「有限商業條款」。開發者改良模型，或將模型納入自家軟件推出，均毋須付費。若公司以託管服務形式銷售模型，且 12 個月內的總收入超過 $20 million，Meta 則要求該公司另行簽署協議。

以此模型構建的產品必須展示「採用 Muse Spark Open 建構」標籤。軍事及關鍵基礎設施用途一律禁止。

Meta 上一次推出的開放權重模型是規模小得多的 Muse Glimmer，這款具 300 億個參數的模型於 8 月推出。公司的能力最強系統仍然封閉，而週一推出的 Muse Wonder 系列模型只可透過 Meta Model API 和 Muse Code 使用。

推出時有 7 家推理服務供應商提供託管存取服務，其中包括 Groq Inc. 和 Fireworks AI Inc.。用戶亦可從 Hugging Face，或 Amazon Web Services Inc.、Google LLC 及 Microsoft Corp. 的模型目錄下載權重。

圖片：Meta

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