Metaは2026年10月15日、オープンウェイト(重みを公開したモデル)の「Muse Spark Open」を公開しました。総パラメータ8,160億・1トークンあたりの活性パラメータ420億のMoEモデルで、文脈は100万トークン、テキスト・画像・動画・音声を入力できます。Metaは「米国発で最も高性能なオープンウェイトモデル」とし、Apple M5 Ultra搭載のMac Studio2台でも動くと説明しています。中国勢のGLMやKimiに頼らず自社環境で大型モデルを動かしたい企業には、選択肢が1つ増えた形です。ただし総合的な評価指標ではGLM 5.3やKimi K3を下回り、ライセンスにも独自の条件があります。
なぜMetaが今オープンウェイトを出すのか
Metaは9月にMuse Spark 1.3、10月12日に上位のMuse WonderをAPIとMuse Codeで出してきましたが、いずれも重みは非公開でした。今回はその3日後に、Sparkの名前を冠した公開版を出したことになります。
背景には、オープンウェイトの上位がGLM、Kimi、Qwenといった中国勢で占められている状況があります。Metaの比較表に並ぶ米国勢はNVIDIAのNemotron 3 UltraやReflection AIのBeamなどで、Metaはそれらより上だと主張しています。発表文は「誰もが最良のモデルを使えるようにしたい」と述べ、自宅を含めどこでも動かせる自由を強調しています。社外にデータを出せない業務で、出自が米国のモデルを求める企業の需要を取りにいく狙いがあると考えられます。
何ができて、何が苦手か
モデルカードの評価は、すべてMeta自身が最も深い推論設定(xhigh)で測ったものです。得意・不得意ははっきり分かれています。
MCP(外部ツールをAIにつなぐ共通規格)経由のツール操作を測るMCP-Atlasでは89.2、実務タスクのJobBenchでは61.8で、いずれも比較表の首位です。一方、Artificial Analysisの総合指標では39で、GLM 5.3の45、Kimi K3の44、Qwen3.8の40に届きません。ターミナル操作やパソコン操作でもKimi K3が上です。ツールを決められた手順で呼ぶ用途には向くものの、難しいコーディングを丸ごと任せる用途では中国勢のほうが有利、というのが現時点の数字から読める見立てです。
推論の深さはlow・medium・high・xhighの4段階で、既定はxhighです。これ以外の値を渡すとエラーになります。推奨のサンプリング設定はtemperature 1.0、top_p 1.0です。
動かすのに必要なもの
重みはBF16版とNVFP4(NVIDIAの4ビット形式)版があり、必要なメモリはNVFP4で700GB以上、BF16で2TBです。Metaが強調するMac Studio2台構成は、512GBのユニファイドメモリを積んだM5 Ultra機を2台つなぎ、MLXで動かすものです。ただしVentureBeatによると、512GB構成はまだ出荷前で価格も発表されていません。
自前で動かさない場合は、Together AI、Fireworks AI、Baseten、Nebius、Groqなどが推論APIを提供しています。OpenRouterに並ぶ4社はいずれも100万トークンあたり入力1.25ドル・出力4.25ドルで、ホスト版Muse Spark 1.3と同じ水準です。1ドル=150円で換算すると、入力約188円・出力約638円です。
日本の読者にとって
まず言語です。モデルカードは「100以上の言語のデータで学習した」と書く一方、日本語の評価結果は載せておらず、「強く対応する言語」以外では性能が落ちる可能性があると注意しています。日本語の社内文書を扱うなら、自分のデータでの確認が欠かせません。
次にライセンスです。独自の「Muse Model License」で、改変・追加学習・蒸留・再配布は認められていますが、製品には「Built with Muse Spark Open」の表示が必要です。また、モデルをAPIなどのサービスとして他社に提供する場合、グループ全体の年間売上が2,000万ドル(約30億円)を超えるとMetaへの通知と別契約が必要になります。社内利用や、自社製品の一部品として組み込む使い方はこの条件の対象外です。18歳未満の利用は想定されていません。
ダウンロードには、Hugging Faceのフォームで氏名・生年月日・法人識別情報を含む組織名を申請する必要があり、送信後は修正できません。英語表記の正式社名を事前に確認してから申請するのが無難です。
次にやること
- 自社データを外に出せない業務の候補があるなら、まずOpenRouterやTogether AIのAPIで日本語の代表タスク10件ほどを試し、GLM 5.3などと出力を比べる
- 社外向けサービスに組み込む予定がある場合は、「Built with Muse Spark Open」の表示場所と、年間売上2,000万ドルの条件に当たるかを法務と確認する
- 自前で動かすなら、NVFP4版で700GB以上という要件を手元のGPU構成と照らし、Mac Studio構成は512GB機の価格発表を待って判断する
