Meta가 2026년 10월 15일 AI 모델 'Muse Spark Open'을 공개했습니다. 2026년 4월부터 자사 서비스에서 사용해 온 'Muse Spark'의 가중치(학습을 마친 모델의 데이터)를 배포해, 누구나 내려받아 자신의 환경에서 실행할 수 있도록 한 것입니다. 프로그래밍과, AI가 도구를 사용하며 작업을 진행하는 '에이전트' 용도를 겨냥한 모델이라고 밝혔습니다.
Muse Spark Open이란
Muse Spark는 Meta가 2026년 4월부터 자사 서비스에서 사용해 온 모델입니다. 10월 12일 발표한 비공개 상위 모델 'Muse Wonder'와는 다른 모델입니다. Meta에 따르면 Muse Spark Open은 8월에 내놓은 'Muse Spark 1.2'를 바탕으로 안전성을 높이기 위한 추가 학습을 진행한 것입니다. 토대가 되는 모델은 현재의 'Muse Spark 1.3'과 같다고 설명했습니다.
주요 사양은 다음과 같습니다.
- 구조: MoE(Mixture of Experts). 전체 파라미터는 8,160억 개(816B)이며, 한 번의 처리에 사용하는 것은 그중 420억 개(42B)
- 한 번에 읽어 들일 수 있는 양(컨텍스트): 100만 토큰
- 입력: 텍스트, 이미지, 음성, 동영상
- 출력: 텍스트
MoE는 전체 규모가 크더라도 처리할 때마다 일부 '전문가' 부분만 움직이는 구조로, 규모에 비해 빠르고 저렴하게 실행할 수 있습니다.
내려받을 수 있는 곳과 사용 방법
가중치는 Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud의 Model Garden, Microsoft Foundry에서 공개되어 있습니다. Hugging Face에서는 내려받기 전에 이름, 생년월일, 소속을 입력해야 합니다.
직접 서버를 준비하지 않아도 Baseten, Fireworks, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI 같은 업체의 API로 사용할 수 있습니다.
자신의 환경에서 실행하려면 GPU 메모리가 경량 형식(NVFP4)으로 700GB 이상, 원래 형식(BF16)으로는 2TB가 필요합니다. Meta는 512GB 메모리를 탑재한 M5 Ultra Mac Studio 2대를 연결하면 Apple용 프레임워크 'MLX'로 실행할 수 있다고도 설명했습니다.
라이선스 조건
라이선스는 독자적인 'Muse Model License'로, Meta는 상업적 이용에 일정한 조건이 붙은 라이선스라고 설명했습니다. 최근 12개월 총수입이 2,000만 달러를 넘는 기업이 이 모델을 API 등의 서비스로 다른 회사에 제공하려면 Meta에 통지하고 별도 계약을 맺어야 합니다. 또한 이 모델을 사용한 제품이나 서비스에는 'Built with Muse Spark Open'을 눈에 띄게 표시해야 하며, 이용 약관에서는 군사 등의 용도도 금지하고 있습니다. 누구나 제한 없이 쓸 수 있는 오픈소스 라이선스와는 다르므로, 업무에 사용하기 전에 조문을 확인해야 합니다.
성능 평가
Meta가 모델 카드에 실은 주요 수치는 다음과 같습니다. Muse Spark Open은 사고 깊이를 가장 깊은 설정(xhigh)으로 두고 측정했습니다.
- Artificial Analysis Intelligence Index: 39. 비교 대상으로 든 공개 모델은 GLM 5.3이 45, Kimi K3가 44, Qwen3.8-2.4T가 40, Mistral Large 4가 38
- OSWorld Verified(컴퓨터 조작): 80.4
- MCP-Atlas(도구 호출): 89.2
- GPQA Diamond(대학원 수준의 과학 문제): 89.0
- Terminal-Bench 2.1(명령어 조작): 76.4
- DeepSWE 1.1(소프트웨어 개발): 60
항목에 따라서는 중국 공개 모델에 뒤처집니다. 예를 들어 DeepSWE 1.1에서는 Kimi K3가 68, Terminal-Bench 2.1에서는 Kimi K3가 85.0입니다. 종합 지표에서도 GLM 5.3이나 Kimi K3에 미치지 못합니다. 반면 같은 표에 실린 미국 공개 모델인 Inkling(종합 26)이나 Nemotron 3 Ultra(23)는 크게 앞서며, JobBench(61.8)와 MCP-Atlas에서는 표에서 가장 높은 수치를 기록했습니다.
CoAI 편집부의 시각
Muse Spark Open은 Meta가 자사 서비스에서 사용해 온 모델에 안전성 추가 학습을 진행하고 가중치째 공개한 사례입니다. 미국 기업이 내놓은 공개 모델로서는 규모가 크고, Hugging Face 외에 대형 클라우드와 API 업체에서도 바로 사용할 수 있어 선택지가 넓다고 할 수 있습니다.
한편 Meta가 제시한 수치로 보더라도 종합 성능은 GLM이나 Kimi 같은 중국 공개 모델에 미치지 못합니다. 실행하려면 대형 GPU 서버가 필요하고, 라이선스에도 조건이 있습니다. 자체 환경에서 실행할 수 있다는 점을 중시할지, API의 간편함을 중시할지 정한 뒤 자신의 작업으로 직접 시험해 비교해 보는 것이 좋겠습니다.
출처
- Introducing Muse Spark Open, The Most Capable US Open-Weight Model to Date (Meta)
- Muse-Spark-Open-816B-A42B (Hugging Face)
- Muse Spark Is Now an Open-Weights Model (PyTorch Blog)
- Meta releases 816B-parameter Muse Spark Open for coding and agent work (SiliconANGLE)
- Meta launches new Muse Spark Open model, optimized to run on Mac Studio (9to5Mac)
