Meta, 816B 파라미터 Muse Spark Open 공개… Mac Studio 두 대로 데스크톱에서 구동

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Meta, 816B 파라미터 Muse Spark Open 공개… Mac Studio 두 대로 데스크톱에서 구동

Meta가 816B 총 파라미터(42B 활성)에 1M 토큰 컨텍스트를 갖춘 오픈 웨이트 모델 Muse Spark Open을 공개했다. Apple M5 Ultra Mac Studio 두 대와 MLX로 데스크톱에서 실행되며, Ice Cubes에 실제 iOS 변경을 배포하고 DaVinci Resolve를 구동하는 등 에이전틱 워크플로를 선보였다. Hugging Face, Amazon SageMaker AI 등에서 가중치를 받을 수 있고, SGLang용 Helion GPU 커널로 최대 3.95배 속도 향상을 제공한다.

두 대의 Mac Studio가 1테라바이트 통합 메모리를 갖춘 하나의 슈퍼컴퓨터처럼 동작한다.
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HN 토론

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  1. a11r

    Artificial analysis는 이렇게 보여준다: Qwen3.8 Flash Next와 GLM 5.3 Flash보다 성능이 떨어지는데, 둘 다 B300 한 대에서 돌릴 수 있다. Meta는 오픈 웨이트 공간에서 좀 따라잡아야 할 것 같다.

    덧붙이자면, artificial analysis가 최고 추론 레벨에서만 비교를 제공하는 건 정말 아쉽다. 대량 프로덕션 사용 사례에서는 거의 쓸모가 없기 때문이다. 이 모델들에 대해 낮은 추론 레벨과 중간 추론 레벨에서의 비교도 제공해주면 정말 좋겠다. 실제로 프로덕션에서 쓰이는 건 대개 그쪽이니까.

  2. seizethecheese

    여기서 이게 오픈 웨이트가 아니라고 주장하는 댓글이 많아서 라이선스를 살펴봤다. 기본적으로 이 조항만 빼면 자유롭게 사용할 수 있다:

    > 라이선시 또는 그 계열사가 제3자에게 인공지능 모델을 제품이나 서비스로, API 또는 유사한 인터페이스를 통해 접근을 제공하고, 그 제3자가 해당 모델의 출력을 받는 경우("Model as a Service"), 그리고 라이선시와 그 계열사의 연속된 12개월 기간 동안 총 매출이 미화 2천만 달러(또는 다른 통화로 그에 상응하는 금액)를 초과하는 경우, 라이선시는 해당 Model as a Service 사업의 일부로 소프트웨어 또는 그 파생물을 제공하기 전에 Meta에 통지하고 Meta와 별도의 서면 계약을 체결해야 한다. 이 제3조는 (a) 내부 사용, 연구, 또는 Model as a Service가 아닌 모든 상업 활동, 또는 (b) 라이선시가 Model as a Service가 아닌 자사 제품이나 서비스의 기능을 구동하는 구성 요소로 소프트웨어를 사용하는 경우에는 적용되지 않는다.

    즉, 상업적 제품에서의 사용은 허용하되 모델을 직접 판매하는 것은 허용하지 않는 것이다.

  3. armcat

    이 모델이 Unsloth부터 MLX까지 사실상 모든 모델 러너에서 돌아가도록 상당한 노력을 기울였다. https://dev.meta.ai/docs/muse-spark-open/deploy

  4. swalsh

    지난주에 말했듯이. Zuck의 원래 llama 테제가 주마다 더 옳다는 게 증명되고 있다고 생각한다. 지능에 대한 임대 시장은 결코 실현되지 않았다. 최전선 모델을 가지고 있다면 임대료를 받을 수 있다(몇 주, 어쩌면 한 달 정도). 하지만 특정 능력 수준을 넘어서면 결정을 이끄는 것은 가격이다.

    Zuck은 자신이 정말 잘하는 일을 하고 있고, 네트워크 주변에 해자를 구축하고 있다(Muse는 매우 끈적하다). 그리고 이제 우리 모두가 Meta의 모델로 표준화하게 되면, 인프라를 극도로 최적화해서 모델을 돌리게 되어 그가 확장하는 비용이 싸지고, 따라서 그의 네트워크에 더 많은 참여자가 유입되어 그의 네트워크가 더 가치 있게 된다.

    Meta는 소비자 AI에서 이길 것이다.

  5. simonw

    낮음, 중간, 높음, xhigh에 대한 펠리컨: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

    OpenRouter를 통해 실행해야 했다. 이 크기의 모델을 감당할 수 있는 기계에 접근할 수 없기 때문이다.

    비교를 위해:

    Muse Wonder: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

    Muse 1.3: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

    그리고 Meta AI의 이전 오픈 웨이트 모델인 Muse Glimmer의 것, 이건 내 노트북에서 돌아갔다: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

  6. popinman322

    모델 라이선스는 대형 추론 제공업체가 모델을 서빙할 라이선스를 얻기 위해 Meta에 별도로 연락하도록 요구한다. 다른 대형 모델에서도 본 적이 있지만, 여전히 좀 짜증난다.

    별도 라이선스의 일반적인 효과는 공공 제공업체들의 가격 경쟁이 줄어드는 것이다(Kimi K3에서 본 것처럼). 가격이 고정되면 제공업체에게는 더 나을 것이다. 어떤 효율성 개선이든 시간이 지나면서 가격을 낮추기보다는 직접적으로 마진을 개선하기 때문이다. 그래도 내 경험담을 말하자면, 내가 유료 구독을 유지하는 주된 이유는 더 유능한 모델들의 토큰 비용이다.

  7. devy

    "Apple의 통합 메모리 아키텍처는 M5 Ultra의 통합 GPU가 Mac Studio당 최대 512GB를 사용할 수 있게 해주므로, 두 대의 기계가 전체 모델을 담을 수 있다. 그리고 칩의 1.2 TB/s 메모리 대역폭은 각 토큰이 필요로 하는 작은 조각을 읽기에 충분히 빠르다. 결과적으로 두 대의 Mac Studio가 1테라바이트의 통합 메모리를 가진 하나의 슈퍼컴퓨터처럼 작동한다."

    현재 Apple Mac Studio Ultra 시장 가격으로, 30코어 CPU + 64코어 GPU에 256GB RAM이 이미 약 1만 달러에 달한다. 최근 컴퓨터가 가치 상승 자산이라는 점을 명심하자.

    512GB RAM 옵션은 아직 판매되지도 않는다(10월 말 출시 예정이라고 했다). 일반적인 Apple 가격 책정에 따르면 대당 약 1만 4천 달러일 가능성이 높다. 따라서 Muse 팀이 광고하는 구성에는 최소 2만 8천~3만 달러가 든다. 이는 사실상 96GB VRAM/HBM3에 최대 3.94 TB/초 메모리 대역폭을 가진 Nvidia H100 GPU로, Mac Studio의 통합 메모리 속도보다 3배 이상 빠르다.

    또한 Meta는 어떻게 Apple의 미출시 M5 Ultra에 512GB RAM이 탑재된 Mac Studio에 접근했을까? 아니면 그냥 사양만 보고 쓴 마케팅 자료일까?

  8. GodelNumbering

    AA[1]에서 39점, Deepseek v4.1 flash와 Mimo 2.5 Flash와 비슷하다. Glm 5.3 flash와 Qwen3.8-Flash-Next보다는 뒤진다[2]

    [1] https://artificialanalysis.ai/models/muse-spark-open

    [2] https://artificialanalysis.ai/models/open-source?models=mimo...

  9. zkrhass_

    Meta와 Mistral 모두 자신들의 "최고" 주장을 지리적으로 헤지하는 것 같다. 더 이상 Deep Seek를 이길 필요조차 없다는 걸 깨달았기 때문이다. 그냥 "내가 사용 허가를 받은 것 중 최고"라는 이유로 고객을 얻으면 된다.

  10. octomind

    마침내 AI 접근을 민주화하다, 잠깐 메모 확인해보니, 데스크톱에 Apple M5 Ultra Studio를 최소 두 대 가진 사람들에게.

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2026-10-15