Meta于美东时间周四发布开放权重模型Muse Spark Open，并公布模型权重，允许开发者下载后在兼容硬件和推理框架上自行运行与定制。该模型总参数量达8160亿，实际激活参数为420亿，支持100万Token上下文窗口，原生支持文本、图像、视频和音频，主攻编程与智能体任务，重点提升长周期任务执行、复杂软件工程和多步推理能力。Meta称其为迄今美国能力最强的开放权重模型，但这一评价来自公司自身，尚未获得全面独立验证。
此次发布兑现了Meta此前让AI技术广泛开放的承诺，但公司同时将能力更强的Muse Wonder系列保持闭源。Muse Wonder于本周一推出，能力高于Muse Spark Open。Meta首席AI官Alexandr Wang在接受彭博社采访时表示，出于安全性和能力两方面考虑，公司通常不会开源最强大的模型，但认为随时间推移持续开源优秀模型很重要，并打算继续这样做。他还称，世界上大多数AI都将运行在开放模型上，它们应该是美国的。这一表态将Muse Spark Open置于全球开放模型竞争背景下，阿里巴巴、DeepSeek等中国企业已在开放模型领域获得广泛关注。
发布的一大亮点是Meta与苹果合作，使Muse Spark Open能借助最新MLX框架在两台搭载M5 Ultra芯片的Mac Studio上运行。Meta称，这是首次通过搭载苹果M5 Ultra芯片的Mac Studio为桌面端带来领先的智能体功能。每台M5 Ultra Mac Studio可提供最高512GB统一内存，两台协同后可像一台拥有约1TB统一内存的系统一样工作，从而容纳整个模型。扎克伯格在社交媒体发帖称该模型在新Mac Studio上运行出色，并感谢苹果及其CEO特努斯。Meta还展示了本地智能体工作流程，包括借助Muse Code修改开源iOS应用、修复问题并完成构建，以及在DaVinci Resolve中逐帧分析视频素材、筛选精彩片段并调整画面比例。
需要注意的是，模型能在两台Mac Studio上运行，并不意味着普通Mac电脑也能以相同方式运行完整模型。Meta展示的是高端硬件配置，本地部署仍面临设备成本、内存需求和推理效率等限制。对苹果而言，这一合作提供了展示高端Mac计算能力的新场景；对Meta而言，则有助于证明开放权重模型能脱离自有云端基础设施，在开发者自己的设备上运行。两家公司长期在隐私政策、广告追踪和计算平台等领域存在竞争，此次合作说明AI竞赛正促使硅谷企业重新评估合作边界。
在分发渠道上，Muse Spark Open已通过Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter和Together AI等平台提供API服务；模型权重可从亚马逊SageMaker AI、谷歌Cloud Model Garden、Hugging Face和微软Foundry Models等渠道获取。推理框架方面，该模型支持SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp和Unsloth，并针对AMD、苹果、英特尔和英伟达等硬件平台进行了优化。开发者还可使用PyTorch及TorchTitan进一步微调。模型采用附带有限商业条款的Muse Model License，许多开发者可免费使用。
开放权重并不等于完全没有使用限制，也不意味着所有开发者都能零成本运行完整模型。硬件采购、部署运维和推理算力仍可能带来可观成本，商业应用也需遵循授权条款。Meta表示，Muse Spark Open经过额外安全训练，并按公司安全评估框架测试；但权重一旦广泛分发，开发者可在一定程度上自行调整模型行为，模型提供方对最终部署方式的控制力随之下降。
此次发布的另一层意义在于Meta希望以开放模型为自身云业务和AI服务创造需求。彭博社报道称，Meta正在筹建自己的云业务，计划向客户销售AI模型访问权限和计算基础设施。Alexandr Wang认为，免费开放Muse Spark Open不会削弱这一业务，反而可成为吸引开发者的入口：用户先在自己的设备或基础设施上试用模型，随着应用规模扩大，再为更多算力和工具付费。这一模式与Meta传统的广告业务存在明显区别，开放权重本身不直接带来订阅收入，但可扩大模型使用范围，帮助Meta建立开发者关系，并为后续云端推理、企业服务和工具链创造商业机会。
整体来看，Meta并未完全回到此前全面开放的路线，而是采取分层策略：开放权重模型用于扩大开发者覆盖面，闭源前沿模型则保留技术和商业优势。这一平衡能否奏效，最终取决于模型的实际表现、开发者采用率，以及Meta能否将开放生态转化为持续的算力和服务需求。