Meta「Muse Spark Open」公開｜8,160億パラメータ、Mac Studio 2台稼働可
Metaが2026年10月15日（米国時間）、重みを公開したAIモデル「Muse Spark Open（ミューズ・スパーク・オープン）」を発表した。総パラメータは8,160億で、1回の処理で動くのはそのうち420億。
M5 Ultraを積んだMac Studio（マック・スタジオ）を2台つなげば、モデル全体を手元に載せられる。Metaは「米国製のオープンウェイトモデルとして過去最高の性能」と位置づけている。
動かすのに必要なメモリ量、中国勢との試験ごとの点数、商用利用の条件は下に書いた。
8,160億パラメータの構成とMac Studio 2台の動作条件
Meta公式ブログとHugging Face（ハギング・フェイス）のモデルカードに載っている仕様は次のとおり。
総パラメータ8,160億、稼働パラメータ420億
一度に扱える文脈は100万トークン
入力はテキスト・画像・動画・音声、出力はテキストのみ
100以上の言語のデータで学習。日本語は個別には挙がっていない
主な用途はコーディングとエージェント型の作業、長時間かかる複数手順のタスク
M5 Ultraは1台あたり最大512GBの統合メモリを積める。2台で約1TBになり、Appleの機械学習フレームワーク「MLX（エムエルエックス）」で動かす構成をMetaは示した。
Mac Studio 2台でモデル全体を載せられ、Metaは「このクラスで初めてデスクトップで動くモデル」としている。
NVIDIAなどのGPUで動かす場合、4ビット形式のNVFP4でVRAM 700GB以上、16ビット形式のBF16では2TB以上が必要になる。
Metaは実演として、開発ツール「Muse Code（ミューズ・コード）」をMac上で動かした例も出している。Mastodon（マストドン）アプリ「Ice Cubes（アイス・キューブス）」のiOS版でバグ修正と機能追加、ビルドまでを行い、DaVinci Resolve（ダヴィンチ・リゾルブ）では動画の確認と縦型への切り抜きをこなした。
ベンチマーク｜Kimi K3・GLM 5.3との比較
モデルカードには、推論の強さを最大の「xhigh」にした状態の点数が並ぶ。比較相手はKimi K3（キミ・ケースリー）、GLM 5.3、Qwen3.8（クウェン）など、ほかのオープンウェイトモデル。いずれもMetaが公開した数値になる。
比較表の中で首位だった試験：
MCP-Atlas（ツール接続の試験）：89.2。Qwen3.8は84.5、GLM 5.3は84.2
JobBench（実務タスクの試験）：61.8。GLM 5.3は61.4、Kimi K3は54.3
HLE-Diamond（ツールなしの難問）：26.1。Kimi K3は22.2
中国勢に届かなかった試験：
AA Intelligence Index（総合指数）：39。GLM 5.3は45、Kimi K3は44
Terminal-Bench 2.1（端末操作）：76.4。Kimi K3は85.0、GLM 5.3は83.9
OSWorld Verified（PC操作）：80.4。Kimi K3は84.8
総合指数のAA Intelligence Indexは39で、GLM 5.3の45、Kimi K3の44を下回った。
比較表に入っている米国製のNVIDIA「Nemotron 3 Ultra」は総合指数23、Inklingは26。Metaの言う「米国製で過去最高」は、この比較表の中での話になる。
ライセンス条件｜年商2,000万ドル超のAPI提供は別契約
重みは「Muse Model License」で配布される。Metaの説明では「限定的な商用条件」で、多くの開発者は無料で使える。
モデルカードに載っている主な条件：
本人と関連会社の年間総収入が2,000万ドルを超え、APIなどでモデルそのものを提供する場合は、Metaへの通知と別契約が必要になる
社内利用・研究・自社製品の一部として組み込む使い方は、この別契約の対象外
モデルや派生モデルを使った製品には「Built with Muse Spark Open」の表示が必要になる
18歳未満の利用は想定していない
別契約が必要なのは、年間総収入2,000万ドル超の事業者がモデルをAPIとして提供する場合に限られる。
使える場所｜OpenRouterなどAPI 7社とHugging Face
手元に1TB級のマシンが無くても、API経由で呼び出せる。
API：Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter（オープンルーター）、Together AI
重みの配布：Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry Models
対応する推論エンジン：SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp、Unsloth
Hugging Faceには、llama.cpp・Ollama・LM Studio向けの量子化版が18件公開されている。
API料金はMetaの発表に載っていない。提供各社の料金表で確認する形になる。
要点サマリー
Metaが10月15日、重みを公開した「Muse Spark Open」を発表。総8,160億・稼働420億パラメータ、文脈100万トークン
M5 Ultra搭載のMac Studio 2台（約1TB）で丸ごと動く。GPUならNVFP4で700GB以上
MCP-Atlas 89.2、JobBench 61.8で比較表の首位。総合指数39はGLM 5.3とKimi K3に届かず
年間総収入2,000万ドル超の事業者がAPI提供する場合だけ、Metaとの別契約が必要になる
手元で丸ごと動かすには約1TBのメモリが必要になる。API経由なら手元の機材を問わず呼び出せる。
まとめ｜OpenRouterでMuse Spark Openを試す手順
今日試せること：OpenRouterのサイトを開き、モデル検索欄に「Muse Spark Open」と入れる。モデルのページから、チャット画面と1トークンあたりの料金を確認できる。
API提供はOpenRouterを含む7社。料金は各社の料金表に載る。
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※ この記事はAIによって執筆した記事です。誤りが含まれる可能性があります。重要な情報は必ず一次ソースをご確認ください。
