Meta가 8160억 개의 매개변수를 포함하며 M5 Ultra 프로세서를 탑재한 Mac Studio 두 대에서 완전히 로컬로 실행할 수 있는 오픈 웨이트 인공지능 모델 Muse Spark Open을 발표했다. 이 모델은 소프트웨어 개발, 장기 에이전트 작업, 다단계 추론에 초점을 맞춘다.
이 모델은 전문가 혼합 아키텍처로 작동하며, 토큰당 420억 개의 매개변수가 활성화되고 컨텍스트 창은 100만 토큰에 이른다. 또한 텍스트, 이미지, 동영상, 음성 입력을 지원해 기존의 텍스트 생성 및 프로그래밍을 넘어서는 작업에 사용할 수 있다.
비정상적으로 높은 사양이 필요한 로컬 실행
Meta는 Apple과 협력해 이 모델을 개발했으며, M5 Ultra 프로세서를 탑재한 Mac Studio에서 MLX 머신러닝 프레임워크를 통해 작동하도록 최적화했다. 기준 아키텍처는 각각 512GB의 통합 메모리를 탑재한 컴퓨터 두 대를 사용해 총 1TB를 제공하며, 이를 통해 모델 전체를 수용할 수 있다.
이 아키텍처는 GPU가 시스템의 통합 메모리에 접근하는 방식과 M5 Ultra 프로세서의 초당 1.2TB 메모리 대역폭을 활용한다. Meta는 두 대의 기기가 하나의 데스크톱 슈퍼컴퓨터처럼 작동한다고 설명하지만, 이는 일반 사용자를 위한 구성이 아니다. 기사를 게재할 당시 512GB 메모리 버전의 Mac Studio는 판매되지 않았으며, 10월 말 출시가 예상됐다.
이 모델이 개발자에게 가져오는 변화
Meta는 프로그래밍 에이전트를 활용하는 시나리오에서 Muse Code와 함께 Muse Spark Open을 테스트했다. 한 시연에서는 Mastodon용 오픈소스 클라이언트인 Ice Cubes 프로젝트를 사용해 버그를 수정하고 기능을 추가했다. 또 다른 시연에서는 DaVinci Resolve를 제어하고 동영상을 프레임 단위로 검사한 뒤 세로 형식에 적합한 구간을 찾아 잘라냈다.
이 사례들은 모델의 초점이 질문에 답하는 데만 국한되지 않고 여러 도구와 프로그램을 통해 일련의 작업을 수행하는 데까지 확장된다는 점을 보여준다. Meta가 발표한 평가에 따르면 이 모델은 MCP-Atlas 테스트에서 89.2점, JobBench에서 61.8점을 기록했다.
폭넓은 지원과 완전한 오픈소스는 아닌 라이선스
Muse Spark Open은 SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp, Unsloth, MLX 추론 프레임워크를 지원하며 AMD, Apple, Intel, NVIDIA 하드웨어에서 실행할 수 있다. 또한 Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Microsoft Foundry Models를 통해 가중치를 이용할 수 있다. Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI는 API를 통한 접근을 제공한다.
그러나 이 모델을 오픈 웨이트라고 부르는 것이 완전한 오픈소스라는 의미는 아니다. Meta는 Muse Model License에 따라 모델을 공개했으며, 이 라이선스는 특히 모델을 서비스로 제공하는 고매출 기업에 특정한 상업적 제한을 부과한다. 반면 라이선스는 내부 사용이나 다른 제품에 통합하는 등 여러 상업적 시나리오에서 모델을 무료로 사용할 수 있도록 허용한다.
우위 주장에 대한 한계
Meta는 이 모델을 전 세계의 모든 오픈 모델 중 가장 뛰어난 모델이라고 주장하는 것이 아니라, 미국에서 개발된 오픈 웨이트 모델 가운데 가장 높은 역량을 갖춘 모델이라고 소개한다. 기사에 제시된 비교 결과를 보면 GLM 5.3, Kimi K3, 일부 Qwen 모델이 특정 프로그래밍 및 전반적인 성능 테스트에서 Muse Spark Open을 앞선다. 따라서 Muse Spark Open의 실질적인 가치는 모든 경쟁 모델을 포괄적으로 능가한다는 주장보다는 로컬 실행 능력, 멀티모달 구조, 에이전트 작업 지원에 있다.