Muse Spark Open は Meta の Muse ファミリー初のオープンウェイトモデルです。総パラメータ 8,160 億、トークンあたり 420 億アクティブ、100 万トークンのコンテキストウィンドウ、テキスト・画像・音声・動画のネイティブ入力。Meta は 2026 年 10 月 15 日にウェイトを Hugging Face に公開し、7 つのホスティングプラットフォームで API を同日提供し、「これまでで最も高性能な米国のオープンウェイトモデル」と呼びました。しかし最初の問いはベンチマークではありませんでした。Hacker News のコメンターの言葉どおり、Meta が推奨する構成は「M5 Ultra チップと 512GB RAM を搭載した Mac Studio 2 台。256GB の単体 Mac Studio で約 1.1 万ドル。512GB オプションはまだ販売されていない。つまり……そういうことだ」（HN ディスカッション、和訳）。
この記事ではハードウェアの計算をし、Muse Model License を 1 条ずつ読み、初日の API 価格と独立系ベンチマークを確認し、GLM 5.3 や Kimi K3 と同じ物差しで比較します。後半では「第三の道」——サーバールームではなくプロダクトを通じてこのモデルを使う方法——にも触れます。
要点
Muse Spark Open は Meta の Muse Spark のオープンウェイト版。816B 総パラメータ / 42B アクティブの疎な MoE、コンテキスト 1,048,576 トークン、マルチモーダル入力・テキスト出力で、コーディングとエージェンティックな処理向け。
重要な数字：トークンあたりの計算は 42B だけど、サービング時には 816B すべてを読み込む — BF16 で約 1.65TB、NVFP4 で約 537GB、さらにキャッシュのオーバーヘッド。
ローカル実行とは、MLX で動かす 512GB の M5 Ultra Mac Studio 2 台か、NVFP4 用の 4-GPU Blackwell ノードのこと。一般のデスクトップは対象外。256GB Mac Studio 1 台でも約 1.1 万ドル。
Muse Model License は商用可だがオープンソースではない：製品への「Built with Muse Spark Open」表示が必須、12 か月の売上が 2,000 万ドルを超える MaaS 提供には Meta との別契約が必要。
独立系の評価（Artificial Analysis、2026 年 10 月 19 日）：Intelligence Index 39、出力 142 トークン/秒、タスクあたり約 0.84 ドル — 速くかなり簡潔だが、同級のオープンウェイトモデルに比べ高め。Index 順位は GLM 5.3（45）と Kimi K3（44）に水をあけられている。
初日のホスティング価格は入力 1.25 ドル/M、出力 4.25 ドル/M、キャッシュ読み取り約 0.15 ドル/M（Together AI、Fireworks、Baseten、Modal、OpenRouter など）。
Muse Spark Open の概要
| 項目 | 内容 | 出典 |
|---|---|---|
| リリース | 2026 年 10 月 15 日、Meta Superintelligence Labs | Meta リサーチブログ |
| パラメータ | 総数 816B、トークンあたりアクティブ 42B。疎 MoE、各層 256 エキスパート中 8 つを選択（モデルカード値） | Meta 開発者ドキュメント |
| コンテキスト | 1,048,576 トークン | Meta 開発者ドキュメント |
| 入出力 | テキスト・画像・音声・動画入力、テキスト出力 | Meta 開発者ドキュメント |
| チェックポイント | BF16 ≈ 1.65TB（GPU 8 枚、例：8×B300）。NVFP4 ≈ 537GB（4-GPU Blackwell ノード 1 台） | Meta 開発者ドキュメント |
| ローカル実行 | M5 Ultra Mac Studio（512GB 統合メモリ）2 台 + MLX。BF16 は KV キャッシュ込みで約 2TB VRAM | Meta リサーチブログ、開発者ドキュメント |
| ホスティング API | Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI | Meta リサーチブログ |
| ウェイト提供 | Hugging Face、Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry Models | Meta リサーチブログ |
| ライセンス | Muse Model License（カスタム、条件付き商用）+ Acceptable Use Policy | Meta 開発者ドキュメント |
| ポジショニング | コーディング、長期間エージェンティックタスク、多段階推論 | Meta リサーチブログ |
ひとつの数字：42B がニュースで、816B が請求書
すべての見出しは 8,160 億パラメータから始まります。あなたが使えるかどうかを決めるのは逆の数字です：420 億アクティブ。Muse Spark Open は疎な混合エキスパートモデルで、トークンごとに各層の 256 エキスパート中 8 つにルーティングされます。つまりトークンあたりの計算量は 42B アクティブに見合うだけ。だからレイテンシとタスクあたりコストが優秀に見えるのです。
でも疎化しても、ホストしなければならないモデルは小さくなりません。Meta の開発者ドキュメントは率直にこう書いています。「serving では依然として 816B のウェイト全体が VRAM に読み込まれる。これがハードウェアの足跡を決める」。BF16 チェックポイントは約 1.65TB で、KV キャッシュ・アクティベーション・ランタイムを足すと、Meta のドキュメントは約 2TB の VRAM を見積もっています。B300 などのデータセンター GPU 8 枚です。大半のウェイトを 4bit にした NVFP4 チェックポイントは約 537GB に圧縮され、4-GPU の NVIDIA Blackwell ノード 1 台に収まります。
デスクトップでの実行が今回の目玉です。Apple の統合メモリアーキテクチャにより M5 Ultra Mac Studio は最大 512GB をアドレス可能で、Thunderbolt で 2 台を連結すれば、Meta の言葉を借りれば「1TB の統合メモリを持つスーパーコンピュータのよう」になり、1.2TB/s の帯域でトークンごとに必要なスライスを供給します。Meta はデバイス上で完結するエージェンティックワークフローを実演しました。Muse Code によるオープンソース Mastodon クライアント Ice Cubes への実変更のリリース、DaVinci Resolve のフレーム単位での操作などです。
正直さを保つための 2 点。第一に、ハードウェアはまだ完全には買えません。2026 年 10 月 19 日時点で 512GB の M5 Ultra Mac Studio は未発売で価格も未発表。HN のコメンターは 256GB 単体を約 1.1 万ドルと見積もり、TechRepublic は 256GB 4 台構成を 3.8 万ドル超と計算しています。第二に、Apple Research の MLX 記事を転述したコメンターの報告では、Mac Studio 4 台のクラスタで「1 秒あたり 36 トークン超」 — エージェンティック処理としては使えるが、データセンターの速度ではありません。（HN：ハードウェアコスト、HN：MLX スループット）
ローカル実行に対するコミュニティの結論は率直でした。「オープンモデルは量子化すれば一般的なコンシューマー向けハードウェアで動くと考えていたが、間違っていた。その概念はもう過去のものだと思う」（HN、和訳）。マシンのメモリが 32GB や 64GB なら、このモデルはダウンロードしただけでは動きません。現実的な入り口はホスティング API です。
何であるか、何でないか
Muse の命名は実際に紛らわしく、コミュニティは初日から指摘していました。「命名は少しややこしい。Muse と呼ばれるものは 2 つある。Muse Spark、Muse Wonder、そしてこの Muse Open といったモデルたち。そして「Muse」そのものは、クラウド上の「パーソナルエージェント」だ」（HN、和訳）。
整理すると：
Muse Spark：2026 年 4 月 8 日にデビューしたホスティングモデルライン。Llama 時代の後の Meta 初のプロプライエタリモデルファミリー。1.1（7 月）、1.2、1.3（9 月）はすべてクローズドで、Meta API と Muse Code 経由で入力 1.25 ドル/M、出力 4.25 ドル/Mで提供。
Muse Wonder：2026 年 10 月 12 日リリースの、Spark の上位に位置するクローズド旗艦。入力 4 ドル/M、出力 20 ドル/Mでリストされている。Meta 自身も Spark Open が Wonder を上回るとは言っていない。
Muse Spark Open：この記事の主役。Spark ラインのダウンロード可能な兄弟で、同じ 1M コンテキストとマルチモーダル入力を持ち、カスタムライセンスで提供。
Muse アプリ：コンシューマー向けエージェント製品で、ウェイトとは無関係。
ベンチマーク：速く、簡潔で、オープンウェイトとしては高め
Artificial Analysis の Muse Spark Open（推論設定 xhigh）独立ページ、2026 年 10 月 19 日確認：
| 指標 | Muse Spark Open | 読み取り |
|---|---|---|
| Intelligence Index | 39（同級オープンウェイトで約 10/120 位。クラス中央値 19） | 中央値超えだが、中国勢のトップには届かず |
| 出力速度 | 142.2 トークン/秒（プロバイダー中央値） | クラス内で目立って速い（中央値約 78） |
| 最初のトークンまで | 0.81 秒 | 競争力あり |
| リスト価格 | 入力 1.25 ドル/M、出力 4.25 ドル/M、キャッシュ割引 88% | オープンウェイトの中では「高め」 |
| Index タスクあたりコスト | 約 0.84 ドル | 簡潔な出力のおかげで強い |
| 冗長さ | Index 全体で 110M 出力トークン | かなり簡潔（クラス中央値約 130M） |
AA 自身の要約が引用に値します。「知性ではトップ層に入るが、同程度のサイズの他のオープンウェイトモデルと比べると特に高価。目立って速く、かなり簡潔でもある」（和訳）。2 点の校正。第一に、Index（v4.3.2）はエージェンティックや長文コンテキストのスイートを含む 10 評価の合成なので、39 は単一試験の点数ではありません。第二に、価格はプロバイダー中央値であって Meta 公式のリスト価格ではありません。Meta 自身の API はこのオープンウェイト版をホストしていません。エージェンティックなブラウジングやコーディングのワークフローでモデルを選ぶなら、単一の順位表ではなく エージェンティックブラウジングガイド と併せて読んでください。
ライセンスはオープンソースではない
「オープンウェイト」という言葉が見出しで重すぎる仕事をしています。Muse Spark Open はダウンロードでき、微調整でき、蒸留でき、商用製品に組み込めます。しかし Muse Model License は Apache 2.0 や MIT ではないカスタムライセンスで、条件はより厳しい。
常時の帰属表示。モデルまたはその派生物を使うすべての製品は、インターフェース・ドキュメント・Web サイト・設定のいずれかで「Built with Muse Spark Open」を表示する必要があります。収益の下限はありません。
MaaS の関所。あなたと関連会社が任意の連続 12 か月で合計売上 2,000 万ドルを超え、API などで第三者にこのモデルを提供する場合、事前に Meta に通知し、別途の書面契約を締結しなければなりません。社内利用・研究・自社製品の機能への組み込みは明示的に除外されます。
Acceptable Use Policy。武器開発、マルウェア、重要インフラの操作、詐欺、偽情報、なりすましを禁じる AUP がライセンスに付属し、18 歳未満を対象としません。
出力の権利。Meta はモデルが生成したコンテンツに権利を主張しません — これはクラシックなオープンソースよりもクリーンな条項です。
ダウンロードの摩擦。Hugging Face からのダウンロードには、法的氏名・生年月日・企業情報などの入力が必要です。クリックだけの同意ではなく、登録の関所です。
このクラスで本当に寛容なオープンウェイトモデルが欲しければ、GLM 5.3 の MIT 風ライセンスが対照になります。比較セクションで展開します。
入手方法
ホスティング API（ハードウェア不要）：Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、Together AI が直接提供。OpenRouter はゲートウェイルートとして掲載。初日の各社価格は入力約 1.25 ドル/M、出力 4.25 ドル/M、キャッシュ読み取り約 0.15 ドル/M。ホスティング版 Muse Spark 1.2 と同額で、Meta がアンカーを設定し各社が追随したと考えられます。
GPU セルフホスト：BF16（約 1.65TB）は 8 GPU ノード向け、NVFP4（約 537GB）は 4-GPU Blackwell ノード 1 台向け。Meta は SGLang に自動調整可能な Helion カーネルを同梱し、NVIDIA・AMD でカーネルレベル 1.03–3.95 倍、AMD MI350 でエンドツーエンド 3% の高速化を報告。vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、Unsloth は初日から対応。
Mac セルフホスト：512GB の M5 Ultra Mac Studio 2 台を MLX で実行。ウェイトは Hugging Face から直接取得。Apple Research は 4 台クラスタで 36 トークン/秒超を文書化しています。
クラウドカタログ：Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry Models がウェイトを提供し、マネージドインフラを求めるチーム向け。
この展開の幅はオープンウェイトのリリースとして異例であり、コミュニティも注目しました。「複数プラットフォームでデプロイをテストし文書化する実務をやった。バイナリを放り投げてコミュニティに任せるのではなく、オープンウェイトの標準を少し引き上げた」（HN、和訳）。
GLM 5.3・Kimi K3 との比較
「米国オープンウェイトチャンピオン」というフレーミングは、この順位表を一年間支配してきた中国のオープンモデルの隣に置いて初めて意味を持ちます。同一物差しの数字（Artificial Analysis のデータ、2026 年 10 月 16 日コンパイル。予算化の前に再確認を）：
| 項目 | Muse Spark Open | GLM 5.3 | Kimi K3 |
|---|---|---|---|
| ベンダー | Meta（米国） | Z.ai（中国） | Moonshot AI（中国） |
| パラメータ | 816B 総数 / 42B アクティブ | 753B / 40B | 2.8T / 104B |
| 入力 | テキスト・画像・音声・動画 | テキスト | テキスト・画像 |
| Intelligence Index | 39 | 45 | 44 |
| 出力速度 | 142 トークン/秒 | 67 トークン/秒 | 43 トークン/秒 |
| Index タスクあたりコスト | 0.84 ドル | 2.01 ドル | 2.00 ドル |
| API 価格（ドル/M 入出力） | 1.25 / 4.25 | 1.40 / 4.40 | 3.00 / 15.00 |
| ライセンス | Muse Model License（表示義務 + 2,000 万ドル MaaS 関所） | MIT 風（100 億ドル規模で条件） | カスタム（同様の 2,000 万ドル MaaS 関所） |
| 主な弱点 | セルフホストに TB 級メモリ、表示義務 | テキスト入力のみ | 3 社中最高のリスト価格 |
トレードオフは明確です。Muse Spark Open は Intelligence Index で 2 社に後れを取る一方、タスクあたりコストで大きく圧倒します。結果に到達するまでの出力が少ないからです。そして 3 社中唯一ネイティブに音声と動画を受け付けます。HN のコメンターの表現はデータと一致しています。「DeepSeek の提供する能力/価格比は非常に打ち勝ちにくい……稼働率やレイテンシといった基本を除けば、今は価格が何より重要だ」（HN、和訳）。
基準が Index 順位の絶対値ならリーダーではありません。マルチモーダル入力を伴う受理可能なタスク 1 件あたりのコストなら、競争力があります。
モデル選択がツール層とどう相互作用するかは、Qwen3.8 Max、MiniMax M3、LongCat 2.0 の各解説も参照してください。同じオープンウェイトレースでそれぞれ違う賭けをしています。
人々の声
Hacker News のローンチスレッド（10 月 19 日時点で約 917 ポイント、約 478 コメント）は興奮とハードウェア懐疑が入り混じっています。
「大手 AI ラボがオープンウェイトモデルを出すのを見るのが好き。OpenAI、そして最終的には Anthropic からも同様の動きを期待したい」 — shinokami（和訳）
「オープンモデルは量子化すれば一般的なコンシューマー向けハードウェアで動くと考えていたが、間違っていた」 — twitexplore（和訳）
「Apple Silicon で小さい/量子化版をローカルで試した人はいますか？ スペックとトークン/秒をぜひ知りたい」 — nico（和訳）。執筆時点では、スレッドには一次情報のローカル実行報告より質問の方が多く、ハードウェア詳細のない性能の主張は未検証と見なすべきです。
Reddit の r/LocalLLaMA では数日以内にその空白を埋める動きがありました。1 台の Mac Studio 上でモデルを実行しているユーザーは、デコードが 18 t/s に達したと報告しています——「This is text only. Output is coherent and toolcalls solid.」（r/LocalLLaMA）同じ週の別のクロスモデルスレッドは率直にこう結論づけています。「'Runs locally' now officially means 'runs on a computer that costs more than a car.'」（r/LocalLLaMA）
第三の道：サーバールームではなくプロダクトを通じて使う
ここが実際にほとんどの読者が直面する選択です。机の上に 2.2 万～4 万ドルの Mac Studio はなく、データセンター GPU 8 枚も運用したくない。でも研究、コーディング、ブラウザタスクといった仕事には、フロンティア級のオープンモデルと 1M のコンテキストが使える。その空白を埋めるのが、ホスティング API と AI ネイティブクライアントです。
Tabbit Browser のようなブラウザはまさにその位置にいます。Muse Spark Open のようなモデルにとって現実的な使い方はセルフホストではなく、すでにコンテキスト（目の前のページ、タブグループ、ファイル）を握っているクライアントでそのモデル（または同級のエージェンティックモデル）を選び、エージェンティックブラウジング や ブラウザ自動化 を通じて働かせることです。独立したチャットで毎回タスクを作り直す必要はありません。
2 つの正直な境界。第一に、Muse Spark Open が Tabbit のライブモデルセレクターに入ったかは未確認です。リリースから 3 日のモデルで availability は変わりやすいため、計画の前にセレクターを確認してください。このワークフローで実績のあるモデルを見たい場合、GLM-5.2 ルート とマルチモーダルな GLM-5.3-Flash の事例 が同じパターンの実例です。第二に、データコントロールと一定規模での単位コストではセルフホストが依然として勝ります。第三の道はその 2 つと引き換えに、ハードウェアゼロ・運用ゼロを得ます。クライアントの全景は AI ブラウザ比較 を参照。
Tabbit BrowserVerdict
Muse Spark Open は、見出しに二項決定を隠した、信頼できて手堅く作られたオープンウェイトリリースです。その 1TB を買えば、速く、簡潔でマルチモーダルなエージェンティックモデルと、MLX・SGLang・vLLM で文書化された実行例が手に入り、ライセンスも大規模 MaaS リセラーを除けば商用に友好的です。買えないなら — 現状ほぼ誰も買えないのですから — 正直な答えは 1.25/4.25 ドルのホスティングルートです。そこでは、絶対の Index 順位ではなくタスクあたりコストで GLM 5.3 や Kimi K3 と競います。
| あなたの状況 | 最初の一手 |
|---|---|
| 大きなハードウェアを持たない個人開発者 | 1.25/4.25 ドルのホスティング価格で、固定のコーディングまたは研究タスクに試す。GLM 5.3 と受理できた出力を比較してから移行 |
| データコントロールが必要なチーム | 実用量に基づき、4-GPU Blackwell NVFP4 ノードまたは Mac Studio ペアと 1 年分の API コストを比較 |
| プロダクトビルダー | 「Built with Muse Spark Open」表示を初日から計画に。2,000 万ドルの MaaS ラインに触れるなら Meta との接点を早く |
| ブラウザ/エージェントワークフローのユーザー | ページコンテキストを既に握るクライアント経由で使う（または同級モデルを）—— 上記の第三の道を参照 |
| ベンチマークチェイサー | より広い独立系の再現を待つ。AA の 1 スナップショットとローンチ週の HN スレッドはコンセンサスにならない |
覚えておくべき数字はひとつ：420 億のアクティブパラメータが、このモデルを速くタスクあたり安くしている理由です。8,160 億の総パラメータが、あなたの机に収まらない理由です。
出典
Meta リサーチブログ：Introducing Muse Spark Open（2026-10-15）
Meta 開発者ドキュメント：Muse Spark Open（2026-10-19 確認）
Artificial Analysis：Muse Spark Open (Xhigh)（2026-10-19 確認）
Hacker News ローンチスレッド と関連コメントページ（2026-10-19 確認）
TechRepublic：Meta unveils Muse Spark Open（2026-10-16）
TrendingTopics：Meta's Muse Spark Open comes with strings attached（2026-10-16）
Flavio Copes：what you can run, and what it takes（2026-10-16）
Muse Spark Open vs GLM 5.3 vs Kimi K3 比較（2026-10-16、AA データのコンパイル）
よくある質問
Muse Spark Open とは何ですか？
Muse Spark Open は、Meta Superintelligence Labs が 2026 年 10 月 15 日にリリースした Muse Spark のオープンウェイト版です。総パラメータ 816B・トークンあたり 42B アクティブの疎な MoE で、コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークン、テキスト・画像・音声・動画をネイティブ入力しテキストを出力します。コーディングとエージェンティックな処理向けに位置づけられ、「これまでで最も高性能な米国のオープンウェイトモデル」と Meta は呼んでいます。
Muse Spark Open はオープンソースですか？
いいえ。ウェイトはダウンロードできますが、OSI 承認のライセンスではなく Meta 独自の Muse Model License です。商用利用・微調整・再配布は認められますが、製品には「Built with Muse Spark Open」の表示が必須であり、継続 12 か月の合計売上が 2,000 万ドルを超えてモデルをサービスとして提供する場合は Meta への事前通知と別途の書面契約が必要です。
Muse Spark Open をローカルで動かすにはどのハードウェアが必要ですか？
フルモデルにはおよそ 1TB のメモリが必要です。Meta と Apple は MLX を使った 512GB 統合メモリの M5 Ultra Mac Studio 2 台向けに最適化しました。BF16 チェックポイントは約 1.65TB でデータセンター GPU 8 枚、NVFP4 の 537GB は 4-GPU の NVIDIA Blackwell ノード 1 台に収まります。KV キャッシュを含めると BF16 serving では約 2TB の VRAM を見積もってください。
Muse Spark Open の API 料金はいくらですか？
Together AI、Fireworks、Baseten、Modal、OpenRouter などのホスティング提供各社の初日価格は、入力 100 万トークンあたり 1.25 ドル、出力 4.25 ドル、キャッシュ読み取り約 0.15 ドルです。Artificial Analysis は 2026 年 10 月 19 日時点で、プロバイダー中央値の出力速度 142 トークン/秒、Intelligence Index タスクあたり約 0.84 ドルを測定しています。
Muse Spark Open は GLM 5.3 や Kimi K3 と比べてどうですか？
Artificial Analysis によれば、Intelligence Index は Muse Spark Open が 39、GLM 5.3 が 45、Kimi K3 が 44 で、後者 2 つに水をあけられています。一方で出力は速く、同じ Index のタスクあたりコストは約 0.84 ドルと両社の約 2.00 ドルを大きく下回ります。代償は、製品表示が必須の厳しいライセンス、登録制のダウンロード、3 モデル中最も大きなセルフホストのメモリ要件です。
Muse Spark Open は Muse Wonder や Muse アプリと同じですか？
いいえ。Muse Wonder は 2026 年 10 月 12 日にリリースされた Meta のより高性能なクローズドモデルで、100 万トークンあたり入力 4 ドル・出力 20 ドルでリストされています。Muse アプリは別のクラウドベースのパーソナルエージェント製品です。Muse Spark Open は 2026 年 4 月にデビューしたホスティング版 Muse Spark シリーズのダウンロード可能な兄弟モデルです。