该版本于 10 月 15 日正式发布，允许开发者下载并自定义模型。但由于算力需求巨大，需连接两台 Mac Studio 方可运行。Meta 在博客中称，这种配置让一台 Mac Studio" 仿佛化身为一台超级计算机 "。
Meta 人工智能负责人 Alexandr Wang 对此评价道：" 很高兴看到‘父母们’再次和睦相处。" 这一比喻罕见地揭示了两家科技巨头关系的微妙转变。就在 2025 年 1 月，马克 · 扎克伯格还在播客节目中批评苹果缺乏创新并限制竞品，而如今 Meta 正借助苹果芯片展示其性能潜力。
8160 亿参数的本地化挑战
Muse Spark Open 基于 Meta 今年 4 月推出的 Muse Spark 系列构建。Meta 自称其为目前最强大的美国开源权重模型，这意味着开发者可在遵守许可协议的前提下，下载参数自行运行，而非依赖云端服务。
该模型专为编码、多步推理及 " 智能体 " 任务设计。测试显示，由新模型驱动的 Muse Code 成功修改了 Mastodon 应用 Ice Cubes，并操作 DaVinci Resolve 进行视频素材审查及垂直裁剪。
然而，桌面端部署门槛极高。该模型拥有 8160 亿参数，Meta 展示的演示方案使用了两台配备最高 512GB 统一内存的 M5 Ultra Mac Studio，并通过苹果 MLX 机器学习框架运行。普通用户的 MacBook 无法胜任此任务。
此次发布紧随面向笔记本和 PC 的轻量级模型 Muse Glimmer 之后。两者均凸显了在自有硬件上运行 AI 的趋势，既可实现本地处理，避免将每次提示发送至托管模型，又能有效规避隐私争议。Wang 指出，Meta 无法查看开发者对本地模型的使用情况。
目前，合作焦点集中于让 Meta AI 适配苹果硬件。双方能否将这种协作扩展至大多数苹果用户实际接触的 AI 功能，仍有待观察。Muse Spark Open 现已通过 GitHub 提供，配套的 MLX 适配器也已同步上线。
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