Meta 的一款开放权重 AI 模型重新回到了公开排行榜的顶部位置。Muse Spark Open（Max）在 Arena 的 Code Arena: WebDev 排行榜上获得 1511 分，成为该榜单上排名最高的美国开源模型。

不过，这一说法中的“美国”限定词意义重大。该模型在美国发布的开源模型中处于领先地位，而全球开源模型排名则是一个竞争更为激烈、情况更为复杂的格局。

Meta 实际发布了什么

Meta Superintelligence Labs 于 2026 年 10 月 15 日推出 Muse Spark Open，并称其为迄今发布的最强美国开放权重模型。

最引人注目的规格是其规模。该模型总参数量达 8160 亿，但每个 token 仅激活 420 亿参数。这一差距源于其混合专家（MoE）架构：该架构并非为每个请求启用整个网络，而是通过路由机制将每个输入引导至一小部分专用参数，就像医院的分诊系统将每位患者引导至少数相关专科医生而非全体医护人员一样。

其上下文窗口达 100 万 token，足以在单次会话中加载一个规模可观的代码库或大量文档。Muse Spark Open 在输入端原生支持多模态，可接受文本、图像、视频和音频，但其输出主要为文本。

Meta 表示，该模型针对复杂软件工程、长时间运行的智能体工作流以及工具使用进行了调优。这三个重点领域与其发布的基准测试和 Code Arena 榜单所衡量的类别相同，这让读者能够直接将“最强”的宣传与具体数据进行对比。

可用性与硬件

其权重已以 BF16 和 NVFP4 格式发布在 Hugging Face 上。

其中一个更引人注目的说法涉及该模型的运行环境。根据发布细节，Muse Spark Open 可以在使用 Apple MLX 框架的两台搭配使用的 Apple M5 Ultra Mac Studio 上运行，该配置拥有约 1 TB 的统一内存。对于需要将工作负载保留在内部的组织而言，对于一个总参数量达 8160 亿的模型来说，这是一个相当紧凑的部署方案。

对于偏好云端服务的团队，其分发渠道十分广泛。该模型可通过 Baseten、Fireworks AI、Google Cloud Model Garden 和 Amazon SageMaker 获取，为团队提供了多条运行相同权重的成熟途径。

Meta 还表示，与早期版本相比，此次开源版本经过了额外的安全后训练。

表现如何

Code Arena: WebDev 上 1511 分的成绩是最为亮眼的数据。Arena 的 WebDev 榜单根据模型构建 Web 应用的能力进行排名，这是对编码能力的一项实际检验。榜单排名也只是某一时刻的快照——随着新模型被评估，位置会发生变化——因此该数字描述的是当前领域的状况，而非固定排名。

在工具使用方面，Meta 公布的数据表现强劲。Muse Spark Open 在 MCP-Atlas 上获得 89.2 分，这是一个专注于衡量模型与外部工具协作能力的基准测试。该分数是支撑该模型所强调的工具使用能力的具体数据。

在编码方面的表现则没有那么亮眼。Meta 自己的基准测试结果显示，该模型与国际竞争对手相比表现参差不齐，在某些编码评估中落后于人。这一参差不齐的成绩正是头条数据范围的背景：WebDev 领先地位仅在美国开源模型中成立，而与国际整体领域的直接对比结果则因基准测试而异。

该版本发布的来龙去脉

Muse Spark 最初并非开源模型。最初的闭源版 Muse Spark 于 2026 年 4 月推出随后是 7 月发布的 Muse Spark 1.1。

此次开源版本兑现了以开放形式提供 Muse 系列的承诺。接下来值得关注的是可量化的指标：随着更多模型接受评估，Code Arena 榜单的变化，以及基于已发布权重得出的第三方结果——这些结果可以直接与 Meta 公告中的数据进行对比验证。