MetaはMuse Spark Openモデルを発表した。これは8160億パラメータを備えたオープンウェイトのAIモデルで、M5 Ultraプロセッサを搭載した2台のMac Studio上で完全にローカル実行できる。モデルはソフトウェア開発、長期的なエージェントタスク、複数ステップの推論に重点を置いている。
このモデルは混合専門家（Mixture of Experts）アーキテクチャに基づいており、1トークンあたり420億パラメータがアクティブになる。コンテキストウィンドウは100万トークンに及ぶ。また、テキスト、画像、動画、音声の入力に対応しており、従来のテキスト生成やコーディングを超えるタスクにも利用できる。
ローカル実行には異例のハードウェアが必要
MetaはAppleと共同でモデルを開発し、M5 Ultraプロセッサ搭載のMac Studio上で機械学習用のMLXフレームワークを通じて動作するよう最適化した。リファレンス構成では、各512GBのユニファイドメモリを搭載した2台のデバイスを使用し、合計1TBを確保してモデル全体を収容できるようにしている。
この構成は、GPUがシステムのユニファイドメモリにアクセスできることと、M5 Ultraプロセッサの毎秒1.2TBのメモリ帯域幅を活用する。Metaはこの2台を、1台のデスクトップ型スーパーコンピューターとして動作すると説明している。ただし、これは一般ユーザー向けの通常の構成ではない。記事公開時点では、512GBメモリ版のMac Studioは販売されておらず、10月下旬の発売が見込まれていた。
このモデルは開発者に何をもたらすのか
Metaは、エージェント型のソフトウェア開発シナリオでMuse CodeとともにMuse Spark Openをテストした。あるデモでは、Mastodon向けのオープンソースクライアントであるIce Cubesプロジェクトを使い、バグの修正や機能の追加を行った。別のデモではDaVinci Resolveを操作し、動画をフレーム単位で調査したうえで、縦型フォーマットに適した部分を特定して切り出した。
これらの例は、モデルの焦点が質問への回答だけにとどまらず、複数のツールやプログラムをまたいで一連の操作を実行することにまで及ぶことを示している。Metaが公開した評価によると、モデルはMCP-Atlasテストで89.2点、JobBenchで61.8点を記録した。
幅広いサポートと、完全なオープンソースではないライセンス
Muse Spark Openは、推論フレームワークのSGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、llama.cpp、Unsloth、MLXをサポートし、AMD、Apple、Intel、NVIDIAのハードウェア上で実行できる。また、ウェイトはHugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry Modelsを通じて提供される。一方、Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AIは、APIを通じたアクセスを提供している。
ただし、このモデルをオープンウェイトと呼ぶことは、完全なオープンソースであることを意味しない。MetaはMuse Model Licenseに基づいて公開しており、このライセンスは、特に高収益企業がモデルをサービスとして提供する場合など、一定の商用制限を課している。その一方で、ライセンスは、内部利用や他の製品への組み込みなど、複数の商用シナリオでの無料利用を認めている。
優位性の主張には限界がある
Metaはこのモデルを、世界中のすべてのオープンモデルの中で最も高性能なモデルではなく、米国で開発されたオープンウェイトモデルの中で最も高性能なモデルとして位置付けている。記事に示された比較では、コーディングや総合性能に関する一部のテストで、GLM 5.3、Kimi K3、一部のQwenモデルがMuse Spark Openを上回っている。そのため、Muse Spark Openの実用的な価値は、すべての競合を全面的に上回るという主張ではなく、ローカルで動作できる能力、マルチモーダルな構成、エージェントタスクへの対応に結び付いている。