Meta 把一个 816B 参数的模型做成了能在家跑的东西。

Muse Spark Open 今天发布，官方口径是「美国目前最强的开源权重模型」，但它真正抓眼球的地方不在参数，在于运行环境——两台 Apple M5 Ultra Mac Studio。

模型本身：816B 总参数、42B 激活（MoE 架构），100 万 token 上下文，原生多模态。定位是编码和 agentic 工作，Meta 强调长程任务、复杂软件工程、多步推理。权重走 Muse Model License（有限商业条款），很多开发者可以免费商用。

「跑在桌面」这件事怎么做到的，是这次最值得看的细节。M5 Ultra 的统一内存架构单台最高 512GB，两台机器各装一半模型，靠 1.2TB/s 的内存带宽在推理时读每 token 需要的切片。Meta 的原话是「两台 Mac Studio 像一台有 1TB 统一内存的超级计算机」。跑本地用的推理框架是 MLX（Apple 的 ML 框架），权重从 Hugging Face 直接获取。

官方还给了两个真实工作负载的演示，而不是只报 benchmark。一个是 Muse Code（Meta 的 AI 编码终端）驱动的真实 iOS 开发：给开源的 Mastodon 客户端 Ice Cubes 修 bug、加功能、跑完整构建，全部在设备上完成。另一个是驱动 DaVinci Resolve 走完剪辑流程——让模型逐帧审片、挑出最强片段、做竖屏裁剪。这两个例子比任何「agentic benchmark 分数」都有说服力：一个是真实开源项目，一个是专业级视频软件。

性能方面有硬数据。开放的权重带一套可自动调优的 Helion GPU 内核（SGLang 集成），在 NVIDIA 和 AMD GPU 上带来 1.03-3.95× 的内核级加速，AMD MI350 端到端快 3%。推理引擎覆盖 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Transformers、MLX、llama.cpp、Unsloth，AMD/Apple/Intel/NVIDIA 四家芯片都做了优化。

发布渠道也铺得很开：API 走 Baseten、Fireworks、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together；权重上 Amazon SageMaker、Google Cloud Model Garden、Hugging Face、Microsoft Foundry。本地要跑的话，TechCrunch 提醒了一个现实门槛——至少 1TB 内存（据 Engadget），所以虽然「跑在 Mac 上」，但不是随便一台 Mac，是两台顶配 Mac Studio。

有个细节值得注意：Meta 说 Muse Spark Open 是「first model in its class to run on your desktop」，而且是和 Apple 合作推出的。Meta 和 Apple 联手让超大开源模型进桌面生态，这条线有意思——Apple 的 M 系列统一内存架构天然适合跑大模型，Meta 手里有最强的开源权重，两边一拍即合。对想本地部署超大模型的开发者来说，这是目前最现实的一条路：不用攒 GPU 集群，两台 Mac Studio 就行。

参考来源：

• Meta AI 官方博客：Introducing Muse Spark Open
• Hugging Face：Muse-Spark-Open-816B-A42B
• TechCrunch：Meta launches an open-weight AI model that runs on Macs