Muse Spark Open：Mac Studioで動くMetaのオープンウェイトモデル

2026年10月15日、MetaはMuse Spark Openを公開し、公式ブログで「the most capable US open-weight model to date」（米国製オープンウェイトモデルとして過去最高の性能）と位置づけた。総パラメータ数8160億、うちアクティブ420億のMixture-of-Expertsモデルで、エキスパート数は256、ルーティングはtop-8。コンテキストは最大100万トークンに対応し、Hugging Faceのモデルカードではネイティブなマルチモーダルとされている。Metaはコーディングや、ソフトウェア開発・多段階推論のような長時間のエージェント型タスク向けのモデルだと説明している。

Muse Model Licenseは独自ライセンスで、オープンソースではない。ウェイトの入手はHugging Faceで承認制となっており、利用ポリシー（Usage Policy、Exhibit A）が付属する。モデルをAPI経由で第三者に提供し、連続12か月の総収入が2000万ドルを超えた場合は、Metaに通知して別途契約を結ぶ必要がある。社内利用、研究、自社製品への組み込みは対象外だ。さらにライセンスには、18歳未満の利用を想定していないこと、Metaが出力の所有権を主張しないことも明記されている。

ウェイトはHugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry Modelsなどからダウンロードでき、APIはBaseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AIで提供される。ローカル実行については、MetaがAppleと協力してMLXフレームワーク向けに最適化し、M5 Ultraチップ搭載で最大512GBのユニファイドメモリを持つMac Studio 2台で動作するようにした。Metaによれば、このクラスのモデルでは初めてだという。モデルカードが求めるGPUメモリは、NVFP4形式で700GB以上、BF16で2TB。一方TechCrunchはEngadgetを引用し、ローカル利用には「少なくとも1TBのRAM」が必要としている。

Metaが公表したベンチマーク（推論設定xhigh）では、MCP-Atlas（89.2）やツールなしのHLE-Diamond（26.1）など一部でトップに立つ。一方で中国のオープンモデルに及ばない項目もある。Terminal-Bench 2.1では76.4で、Kimi K3の85.0、GLM 5.3の83.9を下回り、AA Intelligence Indexでも39とGLM 5.3の45に届かない。TechCrunchも指摘するとおり、ベンチマークはすべてMetaによるもので、独立した検証は行われていない点に注意が必要だ。安全性については、Metaは専用のポストトレーニングを追加し、Meta Superintelligence Scaling Frameworkで評価したうえで、近く完全なレポートを公開する予定だという。モデルカードは、適切なガードレールを備えたシステム内で使い、取り消しのきかない操作には人間の確認を挟むよう推奨している。

— Pixie