Metaは、Artificial Analysis Intelligence Indexで39を記録する816B(アクティブ42B)のオープンウェイトモデル「Muse Spark Open」をリリースし、米国のオープンウェイトモデルで第1位となりました
Muse Spark Open(xhigh)は、Metaが8月にリリースした30Bのデンス型オープンウェイトモデルであるMuse Glimmer(high、17)を22ポイント上回るスコアです。また、今日公開された、米国のオープンウェイトモデルで2番目に高いスコアとなるNVIDIAのNemotron 3.5 Super VL(26)も上回っています
@AIatMetaは、公開に先立ちベンチマーク用にアクセスを提供してくれました。リリースおめでとうございます、@AIatMeta、@finkd、@alexandr_wang!
主なポイント:
➤ Metaの8月のフラッグシップに匹敵するレベルのオープンウェイト。Muse Spark Openは、Muse Spark 1.2(xhigh、40)と1ポイント以内の差でスコアを記録しています。AutomationBench-AAではより強く、ハルシネーション率も低い一方、GDPval-AA v2.1、CritPt、AA-Omniscienceの精度では劣っています。Metaの現行ラインアップの中では、Muse Wonder(max、52)に13ポイント、Muse Wonder Full(max、56)に17ポイント及ばない位置です
➤ タスクあたり中程度のコストでトークン効率が高い。Muse Spark Openは、Intelligence Indexのタスクあたり40kの出力トークンを使用し、スコア上位9つのオープンウェイトモデルの中で最少です。例えば、Muse Spark 1.2(xhigh、48k)より16%少なく、同サイズで最も近い中国勢のモデルであるGLM-5.3(max、71k)より43%少なくなっています。Together AI、Fireworks、Basetenがリリース時から、1M入力/出力トークンあたり$1.25/$4.25(キャッシュ済み入力は$0.15)で提供しています。この価格設定では、Intelligence Indexのタスクあたりのコストは$0.84です。これは、同じトークン単価でのMuse Spark 1.2($0.97)より安く、GLM-5.3(max、$2.01)の半分以下ですが、DeepSeek V4.1 Flash(max、$0.27)の約3倍です
➤ 中国系オープンウェイトのリーダーに比べ、エージェント系タスクが相対的に弱点。スコア上位9つのオープンウェイトモデルの中で、Muse Spark Openはインデックス内の4つのエージェント系評価では最下位ですが、その他6つの評価を合計すると4位であり、AA-Omniscience(25)ではすべてのオープンウェイトモデルをリードしています。同規模で最も近い中国系モデルGLM-5.3(max)の6ポイントのリードは、すべてエージェント系評価によるものです
➤ 単一ノード、または2台のMac Studioでセルフホスト可能。BF16の重みは約1.6TBです。MetaのNVFP4チェックポイントは256のエキスパートのみを量子化し、重みを約530GBに削減しています。Metaによると、これはBlackwell Ultra GPU 4枚、またはH200 8枚、あるいはMLXを使用した512GBのM5 Ultra Mac Studio 2台で動作します。アーキテクチャは、グループ化クエリ注意(16 KVヘッド)を用いた62層、トークンあたり256のエキスパートのうち8つがアクティブ、ビジョン用に1.8BパラメータのPerception Encoderを採用しています
その他のモデル詳細:
➤ パラメータ: 合計816B、アクティブ42B(MoE)
➤ コンテキストウィンドウ: 1Mトークン
➤ ライセンス: Muse Model License。「Built with Muse Spark Open」というクレジット表記を必須とするほか、年間収益が20Mドルを超えるModel-as-a-Service事業についてはMetaとの別途契約を必要とするカスタムライセンスです
➤ 入力モダリティ: テキスト、画像、動画、音声。出力: テキスト
➤ 提供形態: 重みはHugging Faceで提供(BF16およびNVFP4)、APIはBaseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI経由で利用可能
