Meta开源Muse Spark Open 8160亿参数模型，登顶美国开放权重之最

10月15日，Meta 超级智能实验室正式发布开放权重模型 Muse Spark Open。这款模型拥有约 8160 亿总参数，每个 token 仅激活约 420 亿参数，是 Meta 迄今规模最大的开源权重版本，也被其称为“迄今为止美国最强大的开放权重模型”。模型已在 Hugging Face 开放下载，并同步登陆 Baseten、Fireworks、Groq、Together AI 等云平台。

从架构上看，Muse Spark Open 采用稀疏混合专家（MoE）设计：主干语言模型共 62 层，每一层设有 256 个专家，路由器为每个 token 仅挑选 8 个专家参与计算，因此虽然参数量高达 8160 亿，实际推理开销仅相当于 420 亿参数的模型。它支持文本、图像、音频、视频四种输入，输出为文本，上下文窗口最高可达 100 万 token，能够直接“看懂”截图、听进语音备忘录、观看录屏来辅助编程。

与主流闭源路线不同，Muse Spark Open 从一开始就是为智能体工作流训练的。Meta 表示，它能在长周期任务中自主规划、调用工具、观察结果并自我纠错，尤其擅长读取大型代码库、完成多文件重构与长时间调试。配套的 Muse Code 让开发者可以用自然语言驱动智能体修改真实项目，官方演示中甚至用它为开源 Mastodon 客户端推送了真实的 iOS 改动。

在本地部署方面，模型借助 Apple 的 MLX 框架针对 M5 Ultra Mac Studio 做了专门优化。两台 M5 Ultra 凭借最高 512GB 的统一内存，可以像一台 terabyte 级超级计算机那样整体加载模型；Meta 称这是“首次把前沿级智能体能力带到桌面端”。同时，SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、Unsloth 等推理框架在发布首日即提供支持，并可在英伟达、AMD、英特尔和苹果芯片上运行。

开源权重模型过去长期被视为闭源旗舰的“次一级”选择，但 Muse Spark Open 的出现正在模糊这条界线。对开发者和企业而言，可本地部署、可审计、可定制的开放权重，意味着数据不必离开内网，也无需为每次调用付费。随着亚马逊、Meta 等巨头接连放出大体量开源权重，智能体时代的基础设施竞争，正从“谁的模型更强”延伸到“谁能把模型交到开发者自己手里”。