Meta 开放 Muse Spark Open 权重：816B 多模态 MoE、1M 上下文，许可证要求年收入超 2000 万美元的模型服务商另签协议
Meta 于2026年10月15日在 Hugging Face 发布开放权重模型 Muse Spark Open：总参数约 8160 亿、每个 token 激活约 420 亿，可输入文本、图像、音频和视频并输出文本，上下文最长 100 万 token，提供 BF16 与 NVFP4 两种权重。它采用自定义的 Muse 许可证，允许商用、微调和蒸馏，但要求标注“Built with Muse Spark Open”，年收入超 2000 万美元的模型服务商须与 Meta 另签协议。Meta 自测成绩与 Qwen、GLM、Kimi 等开放模型互有胜负。
据 Meta 模型卡，Muse Spark Open 于2026年10月15日发布，是 Muse 系列的全尺寸模型；同系列的小型稠密模型 Muse Glimmer 已于8月发布，两者共用分词器。Hugging Face 同日发文介绍，该模型为混合专家（MoE）架构，总参数约 8160 亿，每个 token 约激活 420 亿；每个 MoE 层有 256 个专家、每个 token 选用 8 个。输入支持文本、图像、音频和视频，输出为文本，推理上下文最长 100 万 token。Meta 称其面向智能体编程训练，可读代码库、写代码调试并调用工具。Hugging Face 博客称它是迄今能力最强的美国开放权重模型。
权重以 BF16 和 NVFP4 两个仓库发布，BF16 版约 1.5TB。按模型卡，本地运行 NVFP4 版至少需要约 700GB 显存，BF16 版约 2TB；支持 SGLang、vLLM、Hugging Face transformers、TensorRT-LLM、Unsloth 和 llama.cpp，并针对两台 M5 Ultra Mac Studio 用 MLX 运行做了优化，也可通过第三方推理服务商的 API 使用。Hugging Face 称，在 transformers 中 BF16 版需 4 个节点共 32 块 H200，NVFP4 版可在单个 B200 节点运行；其在 512GB 内存的 M3 Ultra Mac 上测试 2 比特量化版，约每秒 18 个 token。模型无法关闭推理，推理强度可设为 low、medium、high、xhigh，默认 xhigh。
模型采用 Meta 自定义的 Muse 许可证。许可证允许免费使用、修改、微调、蒸馏、合并、分发和销售，但须随附许可证与使用政策，并在使用该模型或其衍生模型的产品界面、文档、网站或设置菜单中显著标注“Built with Muse Spark Open”。若被许可方及其关联公司以 API 等方式向第三方提供模型服务，且任意连续12个月总收入超过 2000 万美元，须先通知 Meta 并另签书面协议；内部使用、研究、非模型服务类商业活动，以及用它驱动自家产品功能，不受此条限制。Meta 不主张对输出的所有权。使用政策禁止生成恶意代码等用途，且模型不面向18岁以下用户；在 Hugging Face 下载须提交法定全名、出生日期和机构全称。
据 Meta 自测（xhigh 推理强度），在其对比表中，Muse Spark Open 的 Artificial Analysis 智能指数为 39，低于 GLM 5.3 的 45、Kimi K3 的 44 和 Qwen3.8-2.4T-A95B 的 40；MCP-Atlas 89.2、JobBench 61.8 和无工具 HLE-Diamond 26.1 为表中最高；OSWorld Verified 80.4 低于 Kimi K3 的 84.8，Terminal-Bench 2.1 为 76.4，低于 Kimi K3 的 85.0 和 GLM 5.3 的 83.9，GPQA Diamond 为 89.0，低于 Qwen 与 Kimi 的 93.5。安全方面，Meta 称在 StrongREJECT v2 自适应越狱测试中得分 0.5（越低越好），对比模型为 62.9 至 86.4；内部网络安全基准中拒绝了 99.2% 的越狱请求。以上均为厂商自报数据。
来源
- Welcome Muse Spark Open: open-weight frontier multimodal mixture-of-experts model from Meta — Hugging Face
- meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B — Meta (Hugging Face)