10월 16일 새벽, Meta가 오픈 웨이트 모델 Muse Spark Open을 공개했다. 총 파라미터량은 8160억 개이며 Token당 약 420억 개의 파라미터를 활성화하고, 100만 Token 컨텍스트 윈도우를 지원하며 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 입력을 받을 수 있다. 이 모델은 희소 혼합 전문가(MoE) 아키텍처를 채택하고 네이티브 멀티모달로, 코딩과 Agent 작업에 주력하며 장기 실행, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링, 다단계 추론을 지향한다. Meta는 이를 지금까지 가장 뛰어난 능력을 갖춘 미국 오픈 웨이트 모델이라 칭했다.
이번 공개의 핵심은 로컬 배포에 있다. 최신 버전 MLX 프레임워크를 통해 Muse Spark Open은 애플 M5Ultra 칩을 탑재한 Mac Studio에 최적화되었으며, 단일 머신 통합 GPU는 최대 512GB 메모리를 활용할 수 있고, 두 대를 합치면 약 1TB의 통합 메모리로 전체 모델을 수용할 수 있으며, 1.2TB/s 메모리 대역폭으로 Token당 필요한 파라미터 읽기를 충분히 지원한다.
Meta는 이 모델로 구동되는 Muse Code를 통해 완전히 로컬에서 실행되는 Agent 워크플로를 테스트했는데, 여기에는 오픈소스 Mastodon 클라이언트 Ice Cubes를 위한 iOS 코드 수정과 전체 패키지 빌드, 그리고 DaVinci Resolve를 조작해 프레임 단위로 영상을 검토하고 세로형 화면으로 크롭하는 작업이 포함되었다.
평가 결과는 엇갈렸다. Artificial Analysis 오픈 웨이트 모델 지능 지수 벤치마크에서 Muse Spark Open(xhigh)은 39점을 기록해 MiMo-V2.6-Pro의 46점과 GLM-5.3의 45점보다 낮았고 DeepSeek V4.1Flash와 동률이었다. Terminal-Bench2.1에서는 76.4점, DeepSWE1.1에서는 60점을 기록해 각각 GLM5.3의 67점과 Kimi K3의 68점보다 낮았으며, GDPval-AA v2의 1401점 역시 Qwen3.8-2.4T-A95B 등 중국산 모델에 뒤쳐졌다.
개발자는 Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI 등 플랫폼을 통해 API를 호출할 수 있고, Hugging Face 등 플랫폼에서 웨이트를 다운로드할 수 있다. 모델은 SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, MLX, llama.cpp, Unsloth 등 주류 프레임워크를 지원한다.
4개 칩 업체에 맞춰 최적화되었으며, 그 커스텀 Helion 커널은 엔비디아와 AMD GPU에서 1.03배에서 3.95배의 커널 수준 가속을 실현했다. Meta는 애플 신임 CEO 존 터너스와 애플 팀과의 협력 덕분에 이 모델이 추가적인 안전 후학습까지 완료하여 초지능 확장 프레임워크의 공개 기준을 충족했다고 밝혔다.