왕, 세계 AI는 오픈모델 위에서 미국이 이끌어야…원더는 비공개
메타가 15일(현지시간) 8160억 파라미터 오픈웨이트 모델 ‘뮤즈의 스파크 오픈’ 가중치를 공개했다.
회사는 이를 미국 오픈웨이트 모델 중 가장 능력 있다고 소개하면서도, 같은 주 내놓은 프론티어 모델 ‘뮤즈 원더’는 비공개로 유지했다. 알렉산드르 왕 최고AI책임자는 블룸버그 인터뷰에서 세계의 AI 대부분은 오픈모델 위에서 돌아갈 것이며, 그것은 미국이어야 한다고 말했다.
메타, 활성 420억 스펙 공개
메타 AI 리서치에 따르면 뮤즈의 스파크 오픈은 전문가 혼합(MoE) 구조로, 토큰마다 켜지는 활성 파라미터는 420억이다. 컨텍스트 창은 100만 토큰이며 텍스트·이미지·비디오·오디오를 받는 네이티브 멀티모달이다. 코딩과 에이전트 작업, 장기 과제와 다단계 추론에 맞춰 설계됐다.
가중치는 허깅페이스, 아마존 세이지메이커 AI, 구글 클라우드 모델 가든, 마이크로소프트 파운드리에서 내려받을 수 있다. API는 베이스텐, 파이어웍스 AI, 그록, 모달, 네비우스, 오픈라우터, 투게더 AI에서 제공된다. 라이선스는 뮤즈 모델 라이선스로, 연간 총매출 2000만 달러를 넘는 모델 서비스 사업자는 메타와 별도 서면 계약을 맺어야 한다. 제품·서비스에는 “Built with Muse Spark Open” 표기를 두도록 했다.
모델, 맥 스튜디오 두 대서 돈다
메타는 애플과 협업해 M5 울트라 맥 스튜디오 두 대와 최신 MLX 프레임워크로 데스크탑에서 돌릴 수 있다. M5 울트라의 통합 메모리는 기기당 최대 512GB라, 두 대가 1TB 통합 메모리처럼 동작한다. 칩의 메모리 대역폭은 초당 1.2TB다.
마크 저커버그 최고경영자(CEO)는 애플과의 작업으로 새 맥 스튜디오에서 잘 돌아간다. 존 터너스 애플 CEO는 이렇게 말했다.
책상에서 뮤즈 스파크 오픈급 규모와 수준의 모델이 이렇게 효율적으로 돈다는 점이 놀랍다.
— 존 터너스, The Verge 10월 15일 · “Amazing to run a model of Muse Spark Open’s caliber and scale this efficiently, right from your desk.”
애플 머신러닝 연구 게시문에 따르면 NVFP4 정밀도로 맥 스튜디오 네 대를 묶었을 때, 8192토큰 맥락에서 초당 36.73토큰을 측정했다. 메타는 온디바이스로 에이전트 작업을 시험했다. 오픈소스 마스토돈 클라이언트 Ice Cubes에 iOS 변경을 넣고, 다빈치 리졸브로 영상을 프레임 단위로 고른 뒤 세로로 자르는 흐름까지 돌렸다.
자체 표에서 중국 모델이 앞선다
메타가 허깅페이스에 올린 모델 카드에 따르면 전문가는 256개이며 토큰마다 8개를 켠다. 비교표에서 아티피셜 어낼리시스 인텔리전스 지수는 39점이다. 같은 표의 GLM 5.3은 45점, 키미 K3는 44점, Qwen3.8-2.4T-A95B는 40점으로 세 모델이 앞선다. 도구 사용 시험 MCP-아틀라스에서는 89.2로 표 안 최고였고, 터미널 벤치 2.1은 76.4로 키미 K3의 85.0에 뒤진다.
안전과 능력 모두를 이유로, 우리는 대체로 가장 강력한 모델을 오픈소스하지 않을 것이다.
— 알렉산드르 왕, Bloomberg 10월 15일 · “For reasons of both security and capability, we typically do not open-source our most powerful models.”
이 모델은 같은 주 공개한 뮤즈 원더보다 능력이 낮다. 가중치는 BF16과 NVFP4로 제공된다. 아마존웹서비스에 따르면 NVFP4는 대략 4분의 1 메모리로 배포할 수 있다.
메타, 안전 사후학습을 더했다
파이토치 측에 따르면 오픈웨이트 버전은 시스템 가드레일 없이 단독으로 쓰일 때를 대비해 안전 사후학습을 더했다. 뮤즈 스파크 1.3과 같은 베이스를 쓰며, TorchTitan으로 추가 미세조정이 가능하다. 추론 엔진은 SGLang·vLLM·애플 MLX·llama.cpp 등을 지원한다. SGLang에 실은 Helion GPU 커널은 엔비디아·AMD에서 커널 단위로 1.03–3.95배 빨라졌다. 슈퍼인텔리전스 스케일링 프레임워크 기준도 충족했다.
상세 평가 보고서 공개 일정은 아직 정해지지 않았다.