闻乐 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI
刚刚，Meta正式开放了美国最强开源模型Muse Spark Open的模型权重——
8160亿参数，激活42B，支持100万Token上下文，原生多模态，主攻编程和Agent任务。
两台搭载M5 Ultra的Mac Studio就能跑。
主攻编程和Agent
Meta在官方博客中把它定位为一款面向复杂任务的开放权重模型，尤其强调编程、Agent和长时间连续执行任务的能力。
官方公布的测试里，有不少指标都围绕工具调用、软件工程和计算机操作展开。
从跑分来看，沉寂了许久的Meta确实拿出了一款能够与中国头部开放权重模型竞争的产品。
比如MCP-Atlas，主要考察模型使用MCP工具完成任务的能力。
Muse Spark Open拿到89.2分，在Meta列出的对照模型中排名靠前。
JobBench则更接近实际工作任务，Muse Spark Open取得61.8分，略高于GLM-5.3的61.4分，也超过Qwen3.8和Kimi K3。
但换成计算机操作，领先优势就没有那么明显了。
在OSWorld Verified中，Muse Spark Open取得80.4分，而Kimi K3达到84.8分。
工具使用测试Toolathlon Verified里，Muse Spark Open为72.8分，GLM-5.3为73.0分，Kimi K3则达到76.5分。
但不同任务之间，成绩差距还比较明显，编程方面尤其如此。
在Terminal-Bench 2.1上，Muse Spark Open得到76.4分。
相比之下，Qwen3.8为82.0分，GLM-5.3为83.9分，Kimi K3为85.0分。
到了DeepSWE 1.1，Muse Spark Open取得60分，GLM-5.3和Kimi K3分别为67分、68分。
而且这成绩单越看越发现Meta是挺心机啊——
给自己旁边放几个弱模型显得自己很强，把相似水平的GLM和kimi直接放后面了
反正一看这美国最强开源模型……发现中国选手们依然能打。
两台苹果M5 Ultra能跑
除了跑分，Meta这次还强调的能力是本地部署。
两台搭载M5 Ultra芯片的Mac Studio，使用最新版本的MLX框架，就能运行Muse Spark Open。
每台M5 Ultra Mac Studio最高支持512GB统一内存，两台加起来就是1TB，M5 Ultra的内存带宽则达到1.2TB/s。
借助MLX框架，Muse Spark Open可以在这套双机环境中运行。
Meta还特意公布了两个完全在设备本地执行的Agent任务。
第一个是修改iOS应用。
模型通过Muse Code操作开源Mastodon客户端Ice Cubes，完成Bug修复、添加新功能，以及完整的应用构建。
这里涉及的不只是生成一段代码。
模型还需要理解已有项目，找到需要修改的位置，处理代码之间的依赖，并完成构建流程。
第二个是视频剪辑。
Meta让Muse Spark Open直接操作DaVinci Resolve。
模型需要逐帧查看素材，从视频里挑选合适的片段，再将画面裁切成竖屏比例。
另外，Meta也在推理性能上做了些工程优化。
例如，在SGLang中，Muse Spark Open使用了基于Helion的自动调优GPU Kernel。
按照官方测试，这些Kernel在NVIDIA和AMD GPU上实现了1.03至3.95倍的算子级加速。
在AMD MI350上，端到端推理性能提升约3%。
在开源赛道上沉寂许久的Meta，终于是刷了波存在感。
参考链接：https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open 模型地址：https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-spark-open
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