
10 月
Meta 开放 Muse Spark Open 权重:816 B 模型能商用,但许可证比 GLM 5.3、Kimi K 3 多一道署名要求
一句话结论:Meta 于 2026 年 10 月 15 日在 Hugging Face 开放 Muse Spark Open 权重,这是闭源 Muse Spark 的开放权重版本,816 B 总参数、每 token 激活约 42 B 的稀疏 MoE,支持文本、图片、视频、音频输入和 1 M 上下文。它用的是 Meta 自定的 Muse Model License:可以商用和微调,但所有产品都要标注「Built with Muse Spark Open」,模型即服务(MaaS)业务年收入超过 2000 万美元还要另签协议。按 Meta 自己公布的对比表,它在 Artificial Analysis 智能指数上得 39 分,低于智谱 GLM 5.3 的 45 分和 Kimi K 3 的 44 分。
AI 摘要
- 发生了什么:Meta 10-15 开放 Muse Spark Open 权重,Hugging Face 需申请访问,另有 BF 16、NVFP 4、FP 8、GGUF 等多个版本
- 规格:816 B 总参数 / 约 42 B 激活,1 M 上下文,四种模态输入、文本输出,训练数据覆盖 100 多种语言
- 许可证:Muse Model License,允许商用、微调、再分发;强制署名「Built with Muse Spark Open」;MaaS 年收入超 2000 万美元须通知 Meta 并另签协议
- 和国产开源模型比:GLM 5.3 只对年收入超 100 亿美元的 MaaS 企业设安全审查;Kimi K 3 只要求月活过亿或月收入超 2000 万美元的产品署名
- 跑分(Meta 自测):JobBench、MCP-Atlas 领先,Terminal-Bench 2.1、DeepSWE 落后 GLM 5.3 和 Kimi K 3
基本信息
- 事件时间:2026-10-15(Meta 开发者博客、Hugging Face 模型卡)
- 涉及公司/产品:Meta,Muse Spark Open(meta-models/Muse-Spark-Open-816 B-A 42B)
- 目标栏目:资讯
Meta 这次开放了什么?
Muse Spark Open 是 Meta 闭源模型 Muse Spark 的开放权重版本,由 Meta 超级智能实验室(MSL)发布。9 月上线的个人 Agent 产品 Muse(见 Meta 发布 Muse 个人 AI Agent)属于同一个产品品牌。按模型卡,它是 816 B 总参数的混合专家 Transformer,每个 token 激活约 42 B,接收文本、图片、视频和音频,输出文本,推理时上下文最长 1 M token。
Meta 开发者博客列出了几个官方和合作伙伴的权重版本:
| 版本 | 提供方 | 体积(官方数字) |
|---|---|---|
| BF 16 | Meta | 约 1.6 TB |
| NVFP 4(只量化专家层) | Meta | 约 530 GB |
| FP 8、MXFP 4 | AMD(Quark) | 未注明 |
| MXFP 4、INT 4(GPTQ) | Intel | 未注明 |
| GGUF,最低约 2-bit | Unsloth | 最小版约需 300 GB 内存 + 显存 |
Hugging Face 上的主仓库是「受限访问」,需要登录并接受许可证才能下载。截至 10 月 23 日,主仓库下载约 3,200 次,NVFP 4 版约 6,900 次。
Muse Model License 能商用吗?
能,但条件比常见开源许可证多。模型卡列出的要点有四条:
- 强制署名:使用该模型的产品,要在界面、文档、网站或设置菜单中展示「Built with Muse Spark Open」。这一条不设规模门槛
- MaaS 门槛:如果你或关联公司向第三方提供模型的 API 或类似访问,且任意连续 12 个月总收入超过 2000 万美元,须先通知 Meta 并签订单独的书面协议
- 豁免范围:内部使用、研究、非 MaaS 的商业活动、把模型作为自家(非 MaaS)产品的组件,不受第 2 条限制
- 使用政策:附件 A 禁止违法、武器、虚假信息、冒充他人等用途,模型不面向 18 岁以下用户。Meta 声明不主张模型输出的所有权
对多数国内团队,第 2 条不会触发,真正要处理的是第 1 条:只要产品用了它,就得在某处挂上署名。

和国产开源模型的许可证比,差在哪?
Muse Spark Open 在 Meta 的对比表里点名了 GLM 5.3 和 Kimi K 3。下表按各家 Hugging Face 仓库里的 LICENSE 原文整理(10 月 23 日查阅):
| 项目 | Muse Spark Open | GLM 5.3 | Kimi K 3 | Step 5 Preview |
|---|---|---|---|---|
| 许可证 | Muse Model License | GLM-5.3 License | Kimi K 3 License | StepFun Model License 1.0 |
| 下载是否需申请 | 需要 | 不需要 | 不需要 | 不需要 |
| 产品署名 | 所有产品 | 不要求,仅保留版权声明 | 月活超 1 亿或月收入超 2000 万美元的产品 | 同 Kimi K 3(标注「Powered by StepFun AI」) |
| MaaS 门槛 | 年收入超 2000 万美元须另签协议 | 年收入超 100 亿美元须过智谱安全审查 | 年收入超 2000 万美元须另签协议 | 年收入超 2000 万美元须另签商业授权 |
| 其他 | 使用政策、不面向未成年人 | 无 | 内部使用豁免 | 硬件厂商需另签授权 |
GLM 5.3 最宽松,除了极少数巨头,基本等同于 MIT 许可证。Kimi K 3 和 Step 5 Preview 的 MaaS 门槛与 Muse 相同,但署名只针对大规模产品。Muse 的差别在于署名不看规模,且下载要先过 Meta 的审核。Step 5 Preview 的条款细节见 Step 5 Preview 开源报道。
Muse Spark Open 跑分怎么样?
以下数字全部来自 Meta 模型卡,Muse Spark Open 用 xhigh 推理强度,GLM 5.3 和 Kimi K 3 用 max 强度,均为 Meta 汇总的结果,暂无第三方复现:
| 基准 | Muse Spark Open | GLM 5.3 | Kimi K 3 |
|---|---|---|---|
| AA 智能指数 | 39 | 45 | 44 |
| JobBench | 61.8 | 61.4 | 54.3 |
| MCP-Atlas | 89.2 | 84.2 | 82.3 |
| HLE(不用工具) | 26.1 | 16.4 | 22.2 |
| Terminal-Bench 2.1 | 76.4 | 83.9 | 85.0 |
| DeepSWE 1.1 | 60 | 67 | 68 |
| GDPVal-AA v 2 | 1401 | 1653 | 1537 |
规律比较清楚:工具调用和知识类任务上 Muse 领先,编程和终端 Agent 任务上落后两家国产模型 7~9 分。Meta 还列了安全测试 StrongREJECT v 2(越低越好),Muse 为 0.5,GLM 5.3 为 62.9、Kimi K 3 为 66.6,说明它的拒答策略明显更保守。想按场景挑国产模型,可参考 国产大模型对比。
自己部署要多少硬件?
官方给的门槛很高。模型卡写明 NVFP 4 版需要至少 700 GB 显存,BF 16 版需要 2 TB。Meta 开发者博客列出的验证配置包括:
- 一台 4 卡 Blackwell 节点(TensorRT-LLM,NVFP 4),或 4 张 Blackwell Ultra、8 张 H 200
- 用 MLX 跑在 2 台 512 GB 的 M 5 Ultra Mac Studio 上(或 4 台 256 GB),通过雷雳 5 互联
- Unsloth 最小的 GGUF 版本约需 300 GB 内存加显存,可在 256 GB 级别的机器上用 llama.cpp 跑
本站没有实测这些配置。对多数团队,更现实的是走托管 API:Meta 列出的推理服务商有 Baseten、Fireworks AI、Groq(限量预览)、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI,Meta 自己不在名单上。OpenRouter 10 月 23 日的列表价为每百万 token 输入 1.25 美元、输出 4.25 美元,与它上架的闭源 Muse Spark 1.3 同价。
智盒判断
Muse Spark Open 是美国大厂目前参数最大的开放权重模型之一,多模态输入和 1 M 上下文也是完整的。但对国内开发者,它的吸引力有限:编程类跑分不如 GLM 5.3、Kimi K 3,许可证多一道「所有产品署名」,下载还要过 Meta 审核。它更适合两类场景:一是需要视频、音频理解且必须私有化部署的团队,二是看重保守拒答策略、对合规要求高的产品。只做代码 Agent 或文本任务,国产开源模型仍是性价比更高的选择,价格对比见 国产大模型 API 价格对比。
风险与不确定性
- 跑分口径:所有对比数字来自 Meta 模型卡,各模型推理强度不同(xhigh 与 max),暂无第三方复现
- 许可证条款:本文按模型卡摘要和各家 LICENSE 原文整理,Muse 许可证全文需登录 Hugging Face 后查看,商用前请以最新全文为准
- 硬件数字:官方给出的显存需求(NVFP 4 至少 700 GB)和权重体积(约 530 GB)不同,差额主要是推理时的缓存开销,实际需求取决于上下文长度
- 价格:OpenRouter 价格为 10 月 23 日列表价,各服务商定价可能不同
FAQ
Muse Spark Open 是开源模型吗?
更准确的说法是开放权重模型。权重可以下载、微调和商用,但许可证是 Meta 自定的 Muse Model License,附有强制署名、MaaS 收入门槛和使用政策,不属于 Apache 2.0、MIT 这类开源许可证。
Muse Spark Open 可以商用吗?
可以。条件是产品里要展示「Built with Muse Spark Open」,并遵守使用政策;如果你经营模型 API 业务且连续 12 个月收入超过 2000 万美元,还需要通知 Meta 并另签协议。内部使用和研究不受 MaaS 条款限制。
Muse Spark Open 和 GLM 5.3、Kimi K 3 哪个更强?
按 Meta 自己公布的数据,综合智能指数 GLM 5.3(45)和 Kimi K 3(44)高于 Muse Spark Open(39)。Muse 在 JobBench、MCP-Atlas 等工具调用任务上领先,在 Terminal-Bench 2.1、DeepSWE 等编程任务上落后 7~9 分。
本地运行 Muse Spark Open 需要什么配置?
官方要求 NVFP 4 版至少 700 GB 显存,BF 16 版 2 TB。Meta 验证过的方案包括 4 卡 Blackwell 节点、8 张 H 200,或 2 台 512 GB 内存的 M 5 Ultra Mac Studio。普通工作站无法运行,多数人应使用托管 API。
参考来源
- Hugging Face:meta-models/Muse-Spark-Open-816 B-A 42B 模型卡(含许可证要点与对比表,10-23 查阅)
- Meta 开发者博客:Build with Muse Spark Open(2026-10-15)
- Hugging Face:zai-org/GLM-5.3、moonshotai/Kimi-K 3、stepfun-ai/Step-5-Preview 仓库 LICENSE 原文(10-23 查阅)
- OpenRouter 模型列表 API(meta/muse-spark-open、meta/muse-spark-1.3,10-23 查阅)










