感谢 Meta 开放模型权重，但我们之中有多少人真能在本地运行 Muse Spark Open？

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摘要

Meta 发布了 Muse Spark Open，这是一款拥有 8160 亿参数（激活参数为 420 亿）、支持 100 万 token 上下文的开放权重多模态智能体模型，但作者认为其营销具有误导性，因为在本地运行该模型所需的硬件成本高达数万美元，因此对大多数用户而言，通过 API 访问才是现实的选择。

Meta 今天发布了 Muse Spark Open，这是一款拥有 8160 亿参数（激活参数为 420 亿）、100 万 token 上下文窗口，支持文本、图像、视频和音频输入的开放权重智能体模型。它的 4 位 NVFP4 权重约为 537GB，完整的 BF16 权重约为 1.65TB。Meta 使用四张或八张 B300 来部署它。我真的很感谢 Meta 开放权重，让我们能够在本地运行它，但拜托，这营销话术就是胡扯。他们的公告把两台各配备 512GB 内存的 Mac Studio 称为“在自己的桌面上运行强大模型的最佳方式”，还说这两台机器“如同一台拥有 1TB 统一内存的超级计算机”。我们当中究竟有多少人拥有或者买得起这样的配置？512GB 的 Mac Studio 甚至还没开卖（要等到 10 月下旬），价格也没公布。你今天能买到的配置是四台 256GB 的 Mac Studio，总价约 3.8 万美元。其他任何能以较高精度的量化版本运行它的配置，至少也要花上几万美元，所以看来，这又是一个你得付费调用 API，或者租些 GPU 才能运行的模型。再说一次，开放权重是件好事，但我认为这种营销有误导性。Meta 的公告：https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open 我为此写了一篇博文，介绍了在 Mac、迷你 PC、RTX 5090 或 CPU 服务器上运行它需要什么配置，以及每种配置的成本，文章在这里：https://www.anchorterminal.com/blog/run-muse-spark-open-locally
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