Metaは2026年10月15日、AIモデル「Muse Spark Open」の重みを公開しました。総パラメータ数は8160億で、推論時には420億パラメータを有効にするMixture-of-Experts（MoE）構成です。
テキスト、画像、動画、音声を入力でき、出力はテキストに対応します。コンテキスト長は最大100万トークン。Metaは、コーディングやツール利用を伴う長時間のエージェント処理を主な用途として挙げています。
M5 Ultra搭載Mac Studio 2台で実行
Muse Spark OpenのBF16版は、モデルのパラメータだけで1.6TBを超えるメモリが必要です。Appleによると、4ビット量子化したNVFP4版でもモデル本体が約493GBを占め、推論時の中間処理を加えると512GBメモリのMac Studio 1台には収まりません。
Metaは、512GBユニファイドメモリを搭載したM5 UltraのMac Studio 2台、または256GB構成の4台を使う方法を案内しています。Mac同士はThunderbolt 5のRDMAで接続し、MLX 0.30.1以降でモデルを分散。2台構成では、モデルを前後に分けるパイプライン並列と、各層を分割するテンソル並列を利用できます。
これは一般的なMac 1台で動かせるという意味ではありません。Metaが案内する2台構成では、合計1TBのユニファイドメモリを備えたM5 Ultra搭載Mac Studioが前提です。
Apple公表の生成速度
Appleは、8192トークンのコンテキストを使い、128トークンを生成する条件で性能を測定しました。公表値は次のとおりです。
- M5 Ultra搭載Mac Studio 2台／パイプライン並列：毎秒15.74トークン
- M5 Ultra搭載Mac Studio 2台／テンソル並列：毎秒24.99トークン
- M5 Ultra搭載Mac Studio 4台／テンソル並列：毎秒36.73トークン
これらはAppleが「mlx_lm.benchmark」で測定した結果で、実際の速度はコンテキスト長、量子化方式、並列化方法、処理内容によって変わります。4台構成の毎秒36トークン超という数値を、2台構成の性能と混同しない点にも注意が必要です。
重みとAPIを提供、利用条件に注意
重みはHugging FaceでBF16版とNVFP4版が提供されています。Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AIではAPI経由でも利用できます。
ライセンスは独自の「Muse Model License」です。利用、改変、微調整、派生モデルの作成や配布などを認める一方、表示義務や用途制限があります。さらに、Model as a Serviceを提供する事業者は、連続する12カ月の総収益が2000万ドルを超える場合、Metaへの通知と別契約が必要です。一般的なオープンソースライセンスと同一ではないため、商用利用前に条件を確認する必要があります。
Metaのモデルカードは、日本語を含む100以上の言語のデータで学習したと説明していますが、すべての言語を評価したわけではなく、強く対応する言語以外では性能が低下する可能性があるとしています。今回の資料では、日本語での具体的な性能や日本向けの個別サポートは示されていません。
出典：Meta AI Research、Apple Machine Learning Research、Muse Spark Openモデルカード、Meta開発者向け記事
