Meta 把 8160 亿参数的模型权重放了出来，而跑它的最低配置是两台苹果 Mac Studio。
这是 Meta 今天发布的 Muse Spark Open，官方称其为「迄今美国最强的开放权重模型」。它原生多模态，总参数 8160 亿、激活参数 420 亿，上下文窗口 100 万 token，定位是编程与智能体（agentic）任务------长周期作业、复杂软件工程、多步推理。
真正让开发者在意的是硬件门槛。Muse Spark Open 是同级模型中第一个能在桌面上跑的：两台搭载 M5 Ultra 的 Mac Studio，配上最新版 MLX 框架即可。苹果的统一内存架构让 M5 Ultra 的集成 GPU 单机可用 512 GB 内存，两台就是 1 TB 统一内存；芯片 1.2 TB/s 的内存带宽足以在每个 token 只读一小片权重时保持吞吐。Meta 的说法是，两台 Mac Studio 合起来就像一台拥有 1 TB 统一内存的超级计算机。
Meta 演示了两个完全在本地完成的智能体流程：一是用 Muse Code 驱动 Muse Spark Open，给开源 Mastodon 客户端 Ice Cubes 提交真实的 iOS 改动，涵盖修 bug、加功能到完整构建；二是端到端操作 DaVinci Resolve，模型逐帧审片挑出最精彩的片段并裁成竖版。
权重与推理渠道方面，模型权重可在 Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face 和 Microsoft Foundry Models 下载；API 平台包括 Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI。推理引擎支持 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp 和 Unsloth，并针对 AMD、苹果、英特尔、英伟达的芯片做了优化，开发者还可以用 PyTorch 继续微调。
性能上，Meta 提到开放权重版 Muse Spark 在 SGLang 中自带可自动调优的 Helion GPU kernel，在英伟达和 AMD GPU 上取得 1.03 至 3.95 倍的 kernel 级加速，在 AMD MI350 上端到端提速 3%。
安全方面，Meta 表示开放权重模型是其把「个人超级智能」带给所有人的路径之一，因此 Muse Spark Open 增加了额外的安全后训练，并按 Meta Superintelligence Scaling Framework 评估了最严重的风险类别，达到了发布所需的阈值，详细结果见模型卡。
许可方面，权重以 Muse Model License 发布，附带有限的商业条款，允许许多开发者免费使用。想上手的话，可以用 PyTorch 的 TorchTitan 继续调优；要在苹果芯片上运行就用 MLX，它会直接从 Hugging Face 拉取权重。