美西 10 月 15 日，Meta 在官方博客放出 Muse Spark Open 的模型权重，官方口径是「迄今最强的美国开放权重模型」。说法带着营销成分，但拆开参数和工程细节，这次发布有两个不常见的看点：一是 816B 量级模型第一次认真考虑「跑在你自己桌上」；二是 Meta 和 Apple 在推理侧的深度协同。

816B 总参，42B 激活，1M 上下文

Muse Spark Open 总参数 816B、激活参数 42B，上下文窗口 1M token，是典型的稀疏 MoE 配置。Meta 强调它是原生多模态模型，面向复杂编码与智能体（agentic）工作负载，特长是长时程任务、复杂软件工程和多步推理。

生态铺设相当完整：托管推理接入 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI 七家平台；权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face、Microsoft Foundry Models 下载；SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、Apple MLX 等推理引擎都已支持，并针对 AMD、Apple、Intel、NVIDIA 芯片优化。

两台 Mac Studio 拼出一台「桌面超算」

最有意思的是 Apple silicon 适配。借助新版 MLX 框架，Muse Spark Open 可以在两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio 上本地运行：Apple 统一内存架构允许每台机器的集成 GPU 使用最高 512GB，两台合计 1TB 统一内存正好装下整个模型；每颗芯片 1.2TB/s 内存带宽足够让每个 token 快速读到所需的权重切片。Meta 称「两台 Mac Studio 表现得像一台拥有 1TB 统一内存的超级计算机」。

当然门槛不低：两台顶配 Mac Studio 的价格远超多数个人开发者预算，TechCrunch 也提醒本地运行至少需要 1TB 内存。它更像一个可行性声明：这个量级的开放权重模型第一次把「家用」写进设计目标。

智能体实测：修 iOS 应用、剪视频

Meta 用 AI 编码终端 Muse Code 驱动该模型跑了纯端侧智能体工作流：给开源 Mastodon 客户端 Ice Cubes 提交真实 iOS 变更，包括 bug 修复、新功能和完整构建；还端到端驱动视频剪辑软件 DaVinci Resolve，让模型逐帧审看素材、找出最强片段并做竖屏裁切。

生态位与冷思考

开源礼包还附带 Helion GPU kernels：在 SGLang 中对 NVIDIA 和 AMD GPU 提供 1.03-3.95 倍 kernel 级加速，AMD MI350 上端到端提速 3%。许可证为 Muse Model License，带有限商用条款，多数开发者可免费使用；模型经过额外安全后训练，按 Meta 的 Superintelligence Scaling Framework 评估并达到发布门槛。

「个人超级智能」是 Meta 反复强调的愿景——先进模型的运行自由应该属于每个人，816B 模型上 Mac 是这个愿景目前最具体的一步。但冷静看，42B 激活参数意味着推理成本依然不低，双 Mac Studio 方案更像给极客和研发团队准备的实验平台。真正值得盯的是下一问：当统一内存继续堆大、MLX 生态成熟，旗舰开放权重模型的「本地化」会不会从营销叙事变成默认选项？