Meta联手苹果：开源大模型可在Mac Studio本地运行

Meta 于 10 月 15 日正式发布开源权重模型 Muse Spark Open，并称其为「迄今最强的美系开源权重模型」。据 9to5Mac 报道，Meta 此次与苹果展开合作，针对搭载 M5 Ultra 芯片的 Mac Studio 进行了针对性微调，使该模型能够完全在本地运行。两家长期交锋的科技巨头达成合作，被 Axios 评价为一次「引人注目的破冰」。

模型架构与硬件门槛

Muse Spark Open 原生支持多种输入模态。模型总参数量为 8160 亿，采用混合专家架构，单次激活参数为 420 亿，并具备 100 万 token 的上下文窗口。Meta 在官方博文中表示，该模型专门针对编程与 AI 智能体任务构建。

该模型支持免费下载，Meta 采用允许有限商业用途的许可协议。借助苹果的开源机器学习框架 MLX，模型可在 2 台或 4 台互联的 Mac Studio 上分布式运行。

不过，在本地运行该级别的模型成本高昂。Engadget 指出，完整运行该模型需要约 1TB 内存。Meta 表示，每台 Mac Studio 可为 GPU 分配高达 512GB 的统一内存，两台 Mac Studio 互联即可组成具备 1TB 统一内存的超算节点。对于配备 256GB 内存的机型，则需要 4 台设备组网，硬件成本约为 38,000 美元。在基准测试中，该模型在智能体任务与视觉推理上超越了 GLM 5.3 和 Kimi K3 等模型。

巨头宿怨现转机

「我们很高兴看到双方能重新坐下来合作，」Meta AI 负责人 Alexandr Wang 接受采访时表示。他透露，曾任职苹果、现就职于 Meta 的 Daniel Gross 在促成此次合作中发挥了关键作用。

双方的矛盾始于 2021 年苹果调整隐私政策，限制广告追踪，曾导致 Meta 次年营收损失预估达 100 亿美元。两家公司自 2017 年以来便未公开合作过。值得注意的是，本次合作发生在苹果管理层权力交接之后不久。

由于模型完全在用户本地设备上推理，Meta 无法获取任何提示词或用户数据，具备高度的数据隐私性。

摆脱英伟达依赖的新路径

Axios 认为，在苹果硬件上运行此类超大规模模型，为企业用户提供了一种绕开英伟达 GPU 与闭源云端 API 的可行方案。苹果随后发布了新的芯片基准测试，并公开了利用 MLX 框架实现跨设备模型切分的技术文档。

Wang 坦言，Muse Spark Open 的性能仍略低于 Meta 本周早些时候发布的闭源模型 Muse Wonder，但这为广大开发者和企业提供了一个可在本地自由探索、调试并逐步扩展规模的高性能开源底座。