Muse Spark Open: Mac Studio에서 돌아가는 메타의 오픈 웨이트 모델

2026년 10월 15일 메타는 Muse Spark Open을 공개하며 공식 블로그에서 "the most capable US open-weight model to date"(현재까지 가장 뛰어난 미국산 오픈 웨이트 모델)라고 소개했다. 총 8,160억 개 파라미터 중 420억 개가 활성화되는 Mixture-of-Experts 모델로, 전문가 256개와 top-8 라우팅을 쓴다. 컨텍스트는 최대 100만 토큰을 지원하며, Hugging Face 모델 카드에는 네이티브 멀티모달로 표기돼 있다. 메타는 이 모델을 코딩과 소프트웨어 엔지니어링, 다단계 추론 같은 장시간 에이전트 작업용으로 내세운다.

Muse Model License는 오픈소스가 아닌 독점 라이선스다. 가중치는 Hugging Face에서 승인을 받아야 내려받을 수 있고, 사용 정책(Usage Policy, Exhibit A)이 함께 제공된다. 모델을 API로 제3자에게 제공해 연속 12개월 동안 총매출 2,000만 달러를 넘기면 메타에 알리고 별도 계약을 맺어야 한다. 내부 사용, 연구, 자사 제품 통합은 여기에 해당하지 않는다. 또한 라이선스는 이 모델이 18세 미만을 대상으로 하지 않으며 메타가 출력물의 소유권을 주장하지 않는다고 명시한다.

가중치는 Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Microsoft Foundry Models 등에서 받을 수 있고, API는 Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI가 호스팅한다. 로컬 실행을 위해 메타는 애플과 협력해 모델을 MLX 프레임워크에 최적화했고, 그 결과 M5 Ultra 칩과 최대 512GB 통합 메모리를 갖춘 Mac Studio 두 대에서 돌아간다. 메타에 따르면 이 체급 모델로는 처음이다. 모델 카드는 NVFP4 형식에서 최소 700GB, BF16에서 2TB의 GPU 메모리를 요구한다. 반면 TechCrunch는 Engadget을 인용해 로컬 사용에 "최소 1TB RAM"이 필요하다고 전했다.

메타가 공개한 벤치마크(xhigh 추론)에서는 MCP-Atlas(89.2), 도구 없는 HLE-Diamond(26.1) 등 일부 항목에서 선두다. 다른 항목에서는 중국 오픈 모델에 뒤처진다. Terminal-Bench 2.1에서는 76.4로 Kimi K3(85.0)와 GLM 5.3(83.9)에 못 미치고, AA Intelligence Index에서도 39로 GLM 5.3의 45보다 낮다. TechCrunch가 지적했듯 모든 벤치마크는 메타가 낸 것이고 독립적으로 검증되지 않았다는 점을 기억해야 한다. 안전성 측면에서 메타는 전용 사후 학습을 추가하고 Meta Superintelligence Scaling Framework로 모델을 평가했으며, 곧 전체 보고서를 낼 예정이다. 모델 카드는 적절한 가드레일을 갖춘 시스템 안에서 사용하고, 되돌릴 수 없는 작업에는 사람의 확인을 거치라고 권고한다.

— Pixie