Meta выпустила "самую мощную открытую модель в США"

Генеральный директор Meta Марк Цукерберг. Изображение обработано с помощью ИИ

Автор｜Су Ян

Редактор｜Сюй Циньян

15 октября по местному времени в США Meta официально представила Muse Spark Open, смешанную экспертную модель с 816 миллиардов параметров и 42 миллиарда активных параметров, а также открыла доступ к загрузке весов.

Это самая мощная открытая модель весов в США на сегодняшний день, которая изначально поддерживает мультимодальный ввод и имеет контекстное окно на 1 миллион токенов.

Лауреат премии Тьюринга, бывший главный научный сотрудник Meta Ян Ликун "с восторгом" оценил модель.

01 Две "яблочные" машины могут запустить

Meta заявила, что сотрудничает с Apple для оптимизации, и две машины Mac Studio с M5 Ultra могут полностью запустить всю модель.

Конкретная конфигурация включает две машины Mac Studio с M5 Ultra, которые работают совместно через MLX, с общей памятью в 1 ТБ. Ширина памяти M5 Ultra достигает 1,2 ТБ в секунду, что позволяет поддерживать скорость чтения небольших фрагментов, необходимых для каждого токена.

Сама модель использует смешанную экспертную архитектуру, из 816 миллиардов параметров активируется 42 миллиарда за раз. Это означает, что фактическое количество параметров, используемых при выводе, значительно меньше общего объема, но все веса все равно должны быть загружены в память. Для версии NVFP4 на карте модели требуется как минимум 700 ГБ памяти ускорителя, а для версии BF16 — 2 ТБ.

Таким образом, две машины Mac Studio с 512 ГБ памяти как раз подходят для установки количественных весов.

Нативный мультимодальный ввод — еще один акцент Muse Spark Open.

Модель принимает текст, изображения, видео и аудио в качестве ввода, а выводит текст. Она не является генеративной мультимодальной моделью — не может рисовать, генерировать видео или синтезировать речь, ее способности заключаются в понимании и анализе информации из различных модальностей. Разработчики могут заставить ее просматривать скриншоты, слушать записи, анализировать кадры видео и делать выводы на основе текстовых команд. Для агентских рабочих процессов такая способность понимания более практична, чем генерация.

Помимо чипов Apple, Muse Spark Open также поддерживает основные движки вывода и аппаратные платформы. SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp и Unsloth уже адаптированы, а чипы AMD, Apple, Intel и NVIDIA могут работать с моделью.

Meta также предоставляет собственное ядро Helion GPU, которое может обеспечить ускорение на уровне ядра от 1,03 до 3,95 раз на SGLang и до 3% на AMD MI350.

02 "Самая мощная в США" ценность

Meta многократно подчеркивала "самую мощную открытую модель весов в США".

В опубликованной Meta таблице результатов Muse Spark Open лидирует в бенчмарках JobBench и MCP-Atlas, получив 61,8 и 89,2 балла соответственно, что выше, чем у конкурентов GLM 5.3, Kimi K3 и Qwen3.8.

В тестировании вывода HLE-Diamond без инструментов она также лидирует с 26,1 балла. В визуальной оценке с инструментами ZeroBench получила 50 баллов, а SimpleVQA — 73,6 балла, также занимая передовые позиции.

Американский ученый в области ИИ Натан Ламберт заявил, что он долго ждал, когда американские открытые модели снова станут конкурентоспособными, и теперь, наконец, увидел надежду.

Генеральный директор Box Аарон Леви также считает, что это большой шаг вперед для американского открытого сообщества, компании теперь могут комбинировать — использовать передовые модели для оркестрации и высокоуровневых задач, а низкозатратные модели для повторяющихся рабочих процессов.

Существует высокий интерес, но и очевидные недостатки.

В тестировании кодирования на терминале Terminal-Bench 2.1 Muse Spark Open получила 76,4 балла, что ниже 83,9 балла у GLM 5.3 и 85,0 балла у Kimi K3.

На задаче программной инженерии DeepSWE 1.1 результат в 60 баллов также уступает GLM и Kimi, которые получили 67 и 68 баллов соответственно.

В комплексной оценке знаний GDPVal-AA v2 Muse Spark Open набрала 1401 балл, что также ниже, чем у GLM 5.3 (1653 балла), Qwen3.8 (1613 баллов) и Kimi K3 (1537 баллов).

Индекс интеллекта от третьей стороны Artificial Analysis также предоставляет ориентир.

Согласно их опубликованному списку, Muse Spark Open (режим Xhigh) набрала 39 баллов, Xiaomi MiMo-V2.6-Pro — около 46 баллов, Zhizhu GLM-5.3 — около 45 баллов, Kimi K3 — около 44 баллов, GLM-5.3-Flash — около 42 баллов, Alibaba Qwen3.8 2.4T A95B — около 40 баллов.

Это означает, что как минимум шесть выпущенных открытых моделей имеют общий балл выше, чем у Muse Spark Open, и все они от китайских производителей.

За последний год количество загрузок китайских открытых моделей превысило количество загрузок американских моделей, 60% токенов в запросах из США на OpenRouter обрабатываются открытыми моделями, большая часть из которых поступает из китайских лабораторий. Выпуск Meta можно считать новой вехой в американском открытом сегменте.

Что касается цен, Together AI объявила цену на API Muse Spark Open в 1,25 доллара за миллион входящих токенов и 4,25 доллара за выход, что соответствует цене закрытой версии Muse Spark.

Эта цена не является дешевой среди открытых моделей, DeepSeek-V4.1-Flash в не пиковые часы стоит всего 0,75 доллара за миллион токенов, Xiaomi MiMo-V2.6-Pro — 1,305 доллара, GLM-5.3 — 5,80 доллара.

Muse Spark Open занимает промежуточное положение между средним и высоким уровнем, а его ценовая эффективность в основном проявляется в сценариях самоуправления — если компании развернут модель самостоятельно, то затраты на вычисления могут оказаться более выгодными, чем вызов API.

03 От исправления iOS до видеомонтажа

Параметры и результаты — это всего лишь бумажные данные, но настоящая ценность Muse Spark Open проявляется в нескольких реальных примерах использования.

Первый пример использования, представленный Meta, — это модификация iOS-приложений.

Meta использовала Muse Code (программный агент на основе Muse Spark Open) для полного локального обработки Ice Cubes — открытого клиента Mastodon. Конкретные задачи включали исправление ошибок, добавление новых функций и завершение полной сборки.

Второй пример использования — Muse Spark Open локально управляет DaVinci Resolve для видеомонтажа, просматривая материалы кадр за кадром, находя самые интересные моменты и затем обрезая их в вертикальном формате.

Традиционные инструменты для помощи в видеомонтаже в основном выполняют такие базовые задачи, как автоматическое добавление субтитров и простые переходы, в то время как Muse Spark Open выполняет более субъективные решения, такие как "определение, какие кадры лучшие". Она может просматривать каждый кадр, понимать содержание изображения, делать выбор и затем непосредственно управлять профессиональным программным обеспечением для монтажа.

Если этот процесс будет успешным, это приведет к прямому повышению эффективности для создания коротких видео, контент-креаторов и медиа-организаций.

Muse Spark Open также поддерживает интеллектуальные покупки. Инженер по машинному обучению Hugging Face Педро Куэнка поделился демонстрацией покупок на X, показывая способности Spark Open в задачах агентов, использовании компьютеров и мультимодальном выводе.

Конкретно это означает, что модель может непосредственно управлять браузером, просматривать сайты электронной коммерции, сравнивать товары и завершать покупки. Сцена "ИИ помогает вам покупать" обсуждается уже долгое время, но всегда ограничивалась способностью модели понимать веб-страницы и стабильностью операций. Мультимодальное понимание и способность вызывать инструменты Spark Open значительно снизили порог для реализации таких приложений.

Разработчик Fireworks AI, София Ян, продемонстрировала еще более впечатляющий способ — использование Spark Open для генерации кода кадр за кадром, создавая полноценную интерактивную анимационную веб-страницу.

Пользователи могут просматривать всю веб-страницу, как будто они вошли в сцену фильма, каждый кадр создается моделью в реальном времени. Эта демонстрация больше похожа на техническое шоу, но она демонстрирует возможности сочетания локальных больших моделей и креативных инструментов.

За этими примерами использования стоит полное развертывание Meta в области открытых моделей.

В апреле этого года была выпущена первая версия Muse Spark, в августе — модель Glimmer с 30 миллиардами параметров и лицензией Apache 2.0, а в начале октября были представлены более продвинутые Muse Wonder и Wonder Full. Теперь Spark Open заполняет пробел в открытых весах, формируя полную линейку продуктов от небольших локальных моделей до крупных закрытых моделей.

Лицензионные соглашения также были детализированы. Glimmer использует полностью открытую лицензию Apache 2.0, а Spark Open — собственную лицензию Muse Model License, которая позволяет большинству разработчиков использовать ее бесплатно, но если ваша компания предоставляет модели как услугу и имеет годовой доход более 20 миллионов долларов, вам нужно будет подписать отдельное соглашение с Meta.

Внутренние развертывания, исследования и коммерческие приложения, не связанные с услугами моделей, не подпадают под ограничения. Этот дизайн очень точен — внутреннее использование для компаний не является проблемой, использование для создания собственных продуктов также допустимо, но если вы хотите продавать API напрямую, вам нужно будет обсудить разделение прибыли.

Этот контент предоставляется исключительно в общих информационных целях и не является финансовым, инвестиционным, юридическим или налоговым советом. Любые мероприятия, вознаграждения, онлайн-акции или связанная с ними информация, упомянутые в настоящем документе, не должны рассматриваться как рекомендация, приглашение к покупке, продаже, торговле или иной сделке с какими-либо криптоактивами. Криптоактивы очень волатильны и могут привести к убыткам. Доступность услуг, продуктов WEEX и связанных с ними событий может варьироваться в зависимости от региона. Вы несете ответственность за обеспечение того, чтобы ваше участие соответствовало применимым местным законам и нормативным актам.