Meta、816Bパラメータの超大型オープンモデル公開
原題: Muse Spark Open
なぜ重要か
816Bクラスのオープンウェイトモデルが家庭用デスクトップで動作する時代の到来は、クラウドAI依存からの脱却を加速させ、エッジでの自律エージェント普及に直結する。
Metaは2026年10月15日、オープンウェイトモデル「Muse Spark Open」を公開した。総パラメータ数816B（アクティブ42B）、コンテキストウィンドウ1Mトークンを備えるネイティブマルチモーダルモデルで、コーディングおよびエージェント作業に特化。Apple M5 Ultra搭載Mac Studio 2台による完全オンデバイス動作を初めて実現した。
MetaはAIリサーチブログで「Muse Spark Open」のモデルウェイトを公開した。同社は「米国産オープンウェイトモデルとして過去最高の性能」と位置づける。
■ モデル仕様
総パラメータ数は816B、アクティブパラメータは42B、コンテキストウィンドウは100万トークン。長期タスク・複雑なソフトウェアエンジニアリング・多段階推論を得意とするネイティブマルチモーダル設計。
■ Apple Silicon対応
最大の特徴は、Apple M5 Ultra搭載Mac Studio 2台での完全オンデバイス動作だ。M5 UltraはMac Studio 1台あたり最大512GBの統合メモリを持ち、2台合計でモデル全体を保持できる。メモリ帯域幅は1.2TB/sで、各トークンが必要とする部分を高速に読み出せる。MetaはMLXフレームワーク最新版を活用してこの構成を最適化した。実際の動作検証として、オープンソースMastodonクライアント「Ice Cubes」へのiOS変更の実装（バグ修正・新機能追加・ビルドの完全自動化）や、DaVinci Resolveを介した動画編集タスクの完全自動化を実施したと報告している。
■ 提供先と対応インフラ
APIプラットフォームとしてBaseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AIが対応。ウェイトのダウンロードはAmazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face、Microsoft Foundry Modelsで可能。SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、Unslothなど主要推論エンジンをサポートし、AMD・Apple・Intel・NVIDIAのシリコン向けに最適化済み。カスタマイズにはPyTorchを使用できる。
SGLang向けには独自のHelion GPUカーネルを搭載し、NVIDIA・AMD GPU上でカーネルレベルの1.03〜3.95倍の高速化、AMD MI350では3%のエンドツーエンド高速化を達成したとしている。
■ ライセンスと安全性
リリースは「Muse Model License」の限定商用条件のもとで行われ、多くの開発者は無償利用が可能。安全性については「Meta Superintelligence Scaling Framework」に基づく評価を実施し、公開基準を満たしていると説明。詳細はモデルカードおよびまもなく公開予定の評価報告書で確認できる。