Meta 发布了开放权重模型 Muse Spark Open，官方称其为迄今为止美国最强的开放权重模型。这一定位直接把它放在了开放模型赛道的前排位置。

模型面向编码与智能体任务打造，官方描述它在长周期任务、复杂软件工程和多步推理上表现突出。这几个方向恰好是当前开发者最关注的落地场景。

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三个关键规格

从公布的信息看，Muse Spark Open 的核心参数如下：

  • 总参数 816B，激活参数 42B
  • 上下文窗口达到 1M token
  • 原生多模态，覆盖文本、图像、视频、音频

816B 的总量与 42B 的激活量组合，意味着它在推理时只调用一部分参数。1M 的上下文窗口则直接指向长文档、大代码库这类需要"记住更多"的任务。

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为什么是编码和智能体

官方把编码与智能体工作列为首要场景，并强调长周期任务能力。这两者往往需要模型在长时间跨度里保持上下文一致、完成多步操作，对上下文长度和推理稳定性要求都更高。

原生多模态覆盖文本、图像、视频、音频四类输入，也让它在需要混合信息的智能体任务里有了更宽的适用面。

目前公布的信息集中在模型规格与定位上，具体的开放方式、使用条件和评测数据尚未在本次发布中展开。