Muse Spark Open是什麼？Meta開放權重模型的效能、授權與執行環境 | CoAI

Meta於2026年10月15日推出AI模型「Muse Spark Open」。這次公開的是該公司自2026年4月起在自家服務中使用的「Muse Spark」權重（訓練完成的模型資料），任何人都能下載並在自己的環境中執行。Meta表示，這款模型鎖定程式設計，以及由AI一邊使用工具、一邊推進工作的「AI代理」用途。

Muse Spark Open是什麼

Muse Spark是Meta自2026年4月起在自家服務中使用的模型，與10月12日發表的非公開高階模型「Muse Wonder」是不同的模型。根據Meta的說法，Muse Spark Open以8月推出的「Muse Spark 1.2」為基礎，再進行提升安全性的追加訓練。其底層的基礎模型與目前的「Muse Spark 1.3」相同。

主要規格如下。

架構：MoE（Mixture of Experts，混合專家）。總參數為8160億（816B），每次處理使用其中的420億（42B）
一次可讀取的量（上下文）：100萬token
輸入：文字、圖片、音訊、影片
輸出：文字

MoE是一種即使整體規模很大，每次處理也只啟動部分「專家」的架構，因此以其規模而言，執行速度更快、成本更低。

取得管道與使用方式

權重已在Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud的Model Garden與Microsoft Foundry上公開。在Hugging Face上，下載前必須填寫姓名、出生日期與所屬單位。

即使不自行準備伺服器，也能透過Baseten、Fireworks、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI等業者的API使用。

若要在自己的環境中執行，以輕量格式（NVFP4）需要700GB以上的GPU記憶體，以原始格式（BF16）則需要2TB。Meta也說明，只要串接兩台配備512GB記憶體的M5 Ultra Mac Studio，就能透過Apple平台用的框架「MLX」執行。

授權條件

授權採用Meta自訂的「Muse Model License」，Meta表示這是對商業使用附加一定條件的授權。最近12個月總營收超過2000萬美元的企業，若以API等服務形式將這款模型提供給其他公司，必須通知Meta並另外簽約。此外，使用這款模型的產品與服務必須醒目標示「Built with Muse Spark Open」，使用條款也禁止軍事等用途。由於這與任何人都能不受限制使用的開放原始碼授權不同，用於業務前需要先確認條文。

效能評估

Meta在模型卡中列出的主要數值如下。Muse Spark Open是在思考深度設為最深檔位（xhigh）的情況下測得。

Artificial Analysis Intelligence Index：39。作為比較對象列出的開放模型中，GLM 5.3為45、Kimi K3為44、Qwen3.8-2.4T為40、Mistral Large 4為38
OSWorld Verified（電腦操作）：80.4
MCP-Atlas（工具呼叫）：89.2
GPQA Diamond（研究所程度的科學題目）：89.0
Terminal-Bench 2.1（命令列操作）：76.4
DeepSWE 1.1（軟體開發）：60

在部分項目上，它不及中國的開放模型。例如在DeepSWE 1.1上Kimi K3為68，在Terminal-Bench 2.1上Kimi K3為85.0。在綜合指標上也不及GLM 5.3與Kimi K3。另一方面，它大幅領先同一張表中的美國開放模型Inkling（綜合26）與Nemotron 3 Ultra（23），並在JobBench（61.8）與MCP-Atlas上取得表中最高的數值。

CoAI編輯部觀點

Muse Spark Open是Meta將自家服務使用的模型進行安全性追加訓練後，連同權重一起公開的例子。以美國企業推出的開放模型來說規模相當大，而且除了Hugging Face，也能立即透過大型雲端平台與API業者使用，選擇相當多元。

另一方面，即使依照Meta公布的數值，其綜合效能仍不及GLM、Kimi等中國開放模型。執行它需要配備大型GPU的伺服器，授權也附帶條件。建議先決定自己比較重視能在自有環境中執行，還是API的便利性，再用自己的實際工作試用比較。

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Meta推出開放權重模型「Muse Spark Open」，總參數8160億，鎖定程式設計與AI代理用途