Meta Platforms于今日开放了Muse Spark人工智能模型的权重，该模型自4月首次亮相以来一直采用闭源方式。
此次发布的版本名为Muse Spark Open，专为编程和长时间运行的智能体任务打造。Meta称其是美国实验室迄今推出的能力最强的开放权重模型。该模型共有8160亿参数，但在处理任意一个Token时仅有420亿参数被激活。提示词可以混合文本、图像、音频或视频，Meta将上下文窗口设定为最高100万Token。
该模型的起点是8月发布的Muse Spark 1.2，Meta随后补充了安全后训练，使模型在没有Meta自家服务护栏的情况下依然能够稳定运行。Meta表示，Muse Spark Open已通过其Meta Superintelligence Scaling Framework中的发布门槛，完整评估报告尚待公布。Hugging Face的一份技术说明称，训练过程侧重于Meta所谓的"真实开发者工作流"，包括多文件重构和长时间调试会话。
Meta还在数据中心之外对该模型进行了测试，使用的是两台搭载M5 Ultra芯片的苹果Mac Studio台式机，通过苹果的MLX框架连成一套系统。两台机器合计拥有约1TB内存。
在这套环境下，Muse Code一边运行，一边由编程终端为开源Mastodon客户端Ice Cubes修复缺陷并开发新功能。另一项测试针对DaVinci Resolve中的素材，模型逐帧处理画面，挑选并裁剪出适合竖屏视频的最佳镜头。
在Meta自家的基准测试表中，Muse Spark Open在JobBench智能体测试中得分61.8，是Thinking Machines Lab旗下美国开放模型Inkling得分31.1的两倍多。英伟达的Nemotron 3 Ultra更为落后，得分为27.2。
中国开放模型在编程方面表现更强。Kimi K3在Terminal-Bench 2.1编程测试中以85分领先，GLM 5.3和Qwen3.8的得分也都高于Muse Spark Open的76.4。
在工具调用方面排名则发生反转，Muse Spark Open在MCP-Atlas上的89.2分超过了Meta所列的所有竞争对手，包括中国模型。该基准测试向模型提供用自然语言描述的任务，但不指明完成任务所需的工具。在36个实时运行的Model Context Protocol服务器提供的220个工具中调用哪些工具、以何种顺序调用，全部交由模型自行判断。
权重随附一份新的Muse Model License，带有Meta所称的"有限商业条款"，对适配该模型或将其嵌入自有软件发布的开发者不收取费用。若任何公司将Muse Spark Open作为托管服务对外销售，且在12个月内总营收超过2000万美元，则需与Meta另行签订协议。
基于该模型构建的产品必须显示"Built with Muse Spark Open"标识。军事和关键基础设施用途被禁止。
Meta上一次开放权重发布的是规模小得多的Muse Glimmer，这是一个300亿参数模型，于8月推出。该公司能力最强的系统仍保持闭源，周一推出的Muse Wonder系列模型仅可通过Meta Model API和Muse Code使用。
发布时有七家推理服务商提供托管访问，其中包括Groq和Fireworks AI。权重也可以从Hugging Face或亚马逊云科技、谷歌和微软的模型目录下载。
Q&A
Q1：Muse Spark Open是什么模型？有什么特点？
A：Muse Spark Open是Meta开放的Muse Spark模型权重版本，专为编程和长时间运行的智能体任务设计，共8160亿参数，每次处理Token时仅激活420亿参数，支持文本、图像、音频和视频混合输入，上下文窗口最高100万Token。
Q2：Muse Spark Open在基准测试中表现如何？
A：在JobBench智能体测试中得分61.8，远超Inkling的31.1和Nemotron 3 Ultra的27.2；Terminal-Bench 2.1编程测试得76.4，低于Kimi K3的85；MCP-Atlas工具调用测试得89.2，超过Meta列出的所有竞争对手。
Q3：使用Muse Spark Open需要遵守哪些许可要求？
A：模型采用Muse Model License，开发者适配或嵌入自有软件发布不收费。若将模型作为托管服务销售且12个月总营收超过2000万美元，需与Meta另行签约。产品须标注"Built with Muse Spark Open"，军事和关键基础设施用途被禁止。