Meta、816Bの「Muse Spark Open」を公開

公開日：2026年10月16日(金)

Meta

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Muse Spark

オープンソース

コーディング支援

AIエージェント

マルチモーダル

Meta Superintelligence Labsは2026年10月15日（現地時間）、コーディングやエージェントタスクに特化した総パラメータ数8160億（816B）のオープンウェイトモデル「Muse Spark Open（Metaが公開した816Bパラメータ・42B稼働の疎なMoEオープンウェイト基盤モデル）」を正式リリースしました。テキスト、画像、動画、音声の入力を処理できるネイティブマルチモーダル仕様で、100万（1M）トークンのコンテキスト長を備えています。

Mark Zuckerberg presenting Muse Spark Open — 引用元：MacRumors

42B稼働の疎なMoEアーキテクチャとAppleとの協業

Muse Spark Openは、816Bの総パラメータのうち1トークンあたり約42Bのみを活性化させる疎なMoE（入力に応じて一部の専門ネットワークのみを呼び出し計算コストを抑える混合エキスパート手法）構成を採用しています。これにより、大規模コードベースの読込、修正箇所の計画、外部ツールの呼び出し、実行結果の検証、失敗時の自己修正といった長時間の自律的なエージェント作業を効率的に処理できます。

今回の発表における最大の注目点の一つが、MetaとAppleの協業によるデスクトップ環境への最適化です。Appleが開発するオープンソースフレームワーク「MLX（Appleシリコンのユニファイドメモリに最適化された機械学習フレームワーク）」のテンソル並列処理を活用し、Mac Studioでのローカル推論に対応しました。

ハードウェア構成：M5 Ultraチップと512GBユニファイドメモリを搭載したMac Studio 2台、または256GBメモリ搭載モデル4台を接続。
インターコネクト：Thunderbolt 5とRDMA（Remote Direct Memory Access）で直結し、合計1TBのユニファイドメモリ環境を構築。
分散動作の仕組み：重みデータをマシン間で移動させず各機がモデルの半分を保持し、トークン処理ごとにマイクロ秒単位で中間結果のみを通信することで、2台のMac Studioを単一のスーパーコンピュータのように動作させます。

テストでは、オープンソースのMastodonクライアント「Ice Cubes」のバグ修正や機能追加、ビルド実行、さらにはDaVinci Resolveの動画編集をフレーム単位で解析・縦型切り出しするワークフローなど、完全ローカル環境での自律エージェント動作が実証されています。

多様なランタイムとクラウドエコシステムでの即日サポート

Muse Spark Openは、初日から主要なオープンソース推論フレームワークおよびクラウドプラットフォームで動作確認が行われています。

分類	対応ソフトウェア・プラットフォーム	主な特徴
推論ランタイム	SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, MLX, llama.cpp, Unsloth	NVIDIA, AMD, Intel, Appleの各シリコンで動作確認済み
投機的デコーディング	DFlash V2（SGLang向け）、DSpark（vLLM向け）	ドラフトモデルによる複数トークン同時提案で生成を高速化
量子化フォーマット	BF16（Meta、約1.6TB）、NVFP4（Meta、約530GB）、FP8/MXFP4（AMD）、GGUF（Unsloth、2-bitで約300GB）	ワークステーションからGPUクラスタまでハードウェアに合わせて選択可能
クラウド・カタログ	Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Microsoft Foundry	Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI等でもホスト提供

独自価値と導入における留意点

これまで800B級のフロンティアモデルをオンプレミスで運用するには、NVIDIAのBlackwell Ultra GPUを4基搭載したサーバやH200が8基並ぶ高価なGPUクラスタが必要でした。しかし、NVFP4量子化とMLXテンソル並列の組み合わせにより、Mac Studioのクラスタでローカル実行できる道が開かれたことは、プライバシーや機密性を重視する企業や開発者にとって大きな前進です。

一方で、実務導入には以下の未確認事項やハードルも存在します。

ハードウェア投資コスト：512GBメモリ搭載のM5 Ultra Mac Studioは今月後半に登場予定と報じられていますが、256GB構成でも1台あたり1万ドルを超える高価格帯であり、複数台構成の初期費用は依然として高額です。
商用ライセンス条件：本モデルはオープンソース（OSI承認ライセンス）ではなく、独自の「Muse Model License」の下で提供されており、大規模商業利用における許諾条件や制約事項の確認が必要です。

クラウドAPI（BasetenやTogether AIなど）での従量課金利用、Unslothによる低ビット量子化でのローカル検証、そしてクラスタ構築という3つの選択肢が揃ったことで、自律コーディングエージェントの実装環境は新たなフェーズに入ったといえます。

参考ソース

Meta Model API

Build with Muse Spark Open

Download Muse Spark Open, an 816B open-weight model for agentic coding. Serve it with SGLang, vLLM or Apple MLX, run it on hosted APIs, or fine-tune it.

https://dev.meta.ai/resources/blog/build-with-muse-spark-open

Meta Model API

Muse Spark Open

Muse Spark Open is the most capable open-weight model from a US lab, and is part of our commitment to giving developers control over how and where they choose to build.

https://dev.meta.ai/models/muse-spark-open

MacRumors

Meta and Apple Bring Muse Spark Open AI Model to Mac Studio

Meta today announced the release of Muse Spark Open, which it says is the "most capable U.S. open-weight model to date". Meta worked with Apple to bring Muse Spark Open to the Mac, and the model can run on a desktop setup with two 512GB Apple M5 Ultra Mac Studios running the latest MLX framework. Meta CEO Mark Zuckerberg thanked Apple CEO John Ternus for working with Meta.

https://www.macrumors.com/2026/10/15/meta-muse-spark-open-mac-studio

9to5Mac

Meta and Apple team up on Muse Spark Open local AI models

Meta today unveiled Muse Spark Open, which it says is the “most capable US open-weight model to date.” For Apple...

https://9to5mac.com/2026/10/15/meta-launches-new-muse-spark-open-model-optimized-to-run-on-mac-studio

Meta AI Research

Introducing Muse Spark Open, The Most Capable US Open‑Weight Model to Date

Muse Spark Open is the most capable US open-weight model to date, and brings leading agentic capabilities to your desktop on Apple M5 Ultra Mac Studios.

https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open

Impress Watch

Meta、最も高性能な米国製オープンモデル「Muse Spark Open」

Metaは15日(米国時間)、最も高性能な米国製オープンウェイトモデルとして「Muse Spark Open」を提供開始した。また、AppleのM5 Ultra搭載のMac Studioに最適化し、業界をリードするエージェント機能をデスクトップ環境にもたらすとしている。

https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2148673.html

Meta、オープンウェイトの「Muse Spark Open」を公開——Mac Studio2台で動く8,160億パラメーターのモデル

TechCrunch

Meta launches an open-weight AI model that runs on Macs

Meta and Apple have teamed up for the launch of the social media giant's newest model, Muse Spark Open, which will run locally on Apple silicon.

https://techcrunch.com/2026/10/15/meta-launches-an-open-weight-model-that-runs-on-macs

The Verge

Meta and Apple team up to make Muse AI models run better on Macs

“We’re excited for mommy and daddy to be playing nice again.”

https://www.theverge.com/news/1012293/meta-apple-muse-spark-open-ai-model-mlx

the Guardian

Meta releases Muse Spark Open, a new ‘open-weight’ AI model

Meta says Muse excels at ‘multi-step reasoning’ and ‘complex software engineering’ as it races to catch up to Chinese rivals

https://www.theguardian.com/technology/2026/oct/16/meta-releases-muse-spark-open-a-new-open-weight-ai-model

PC Watch

Meta、最高性能うたう米オープンウェイト「Muse Spark Open」を公開

これまでで最も高性能な米国製オープンウェイトモデルをうたう「Muse Spark Open」のウェイト(モデルの重み)が10月15日に公開された。Metaが提供するAIモデルで、Apple Silicon向けの最適化を施しており、M5 Ultra搭載Mac Studioを2台使用して、デスクトップでの利用も実現したとする。

https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/2148782.html

GIGAZINE

Metaが8160億パラメーターのオープンウェイトAI「Muse Spark Open」を公開、Mac Studioわずか2台で動作

Metaは2026年10月15日に8160億パラメーターのAIモデル「Muse Spark Open」を公開しました。AIモデルの内部データをダウンロードして独自の環境で利用できるオープンウェイトモデルで、Appleと協力して「Mac Studio」でのローカル動作にも対応しています。

https://gigazine.net/news/20261016-meta-muse-spark-open

ITmedia AI＋

Meta、「米国製で最高性能」のオープンモデル「Muse Spark Open」発表 Apple Siliconに最適化、Mac Studio×2でローカル動作

Metaがオープンウェイトモデル「Muse Spark Open」を発表し、重みを公開。「米国製で過去最高性能」とうたい、M5 Ultra搭載のMac Studio 2台で動作するという。独自ライセンスで商用利用は条件付き。

https://www.itmedia.co.jp/aiplus/article/2610/16/2000002328

2026年10月14日(水)Meta

Netlify、AI GatewayでMeta「Muse」に対応

Netlifyは、AI GatewayでMetaのMuse Spark 1.1〜1.3とMuse Wonder 1.0の提供を開始した。APIキーや認証の設定は不要で、Netlify FunctionsからOpenAI SDKで呼び出せる。Edge Functionsでも使え、キャッシュやレート制限も自動適用される。