Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国“最强”开源权重模型，参数规模 816B，上下文窗口 100 万 token，原生多模态，面向复杂编码任务和智能体工作。
该模型设计为可在 Apple 电脑本地运行，但据 Engadget 报道，本地运行至少需要 1TB 内存，搭配 M5 Ultra 芯片的 Mac Studio 效果最佳。Meta 表示已将其与自家 AI 编码终端 Muse Code 配合使用，并部署到多个智能体工作流，包括为 Mastodon 客户端做 bug 修复、新功能和完整构建，以及运行高端视频剪辑软件 DaVinci Resolve 进行素材审看和裁剪。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，称其为美国最强开源权重模型，面向编码与智能体任务，拥有 8160 亿参数（激活 420 亿）、最高 100 万 token 上下文，支持文本、图像、视频和音频。
Meta 称该模型在 JobBench、MCP-Atlas、HLE-Diamond 和 ZeroBench 等基准的 Agentic、知识与推理、多模态类别中领先 Qwen 3.8、GLM 5.3 和 Kimi K3，但在部分编码基准上落后，且仍明显不及 Meta 付费的 Muse Wonder Full 模型。
Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open，采用混合专家架构，总参数约 816B、每 token 激活约 42B，上下文窗口最高 100 万 token，可输入文本、图像、音频和视频并输出文本。
该模型面向智能体编码训练，能读取代码库、编写和调试代码并调用工具，同时可处理截图、语音和录屏。模型提供 BF16 与 NVFP4 两种 checkpoint，BF16 约 1.5 TB，NVFP4 面向 NVIDIA Blackwell GPU；官方给出 transformers、llama.cpp、SGLang、vLLM、MLX 的部署配方，以及用 TRL 在 64 张 H100 上微调 LoRA 的示例。
Meta 开源 816B 多模态 MoE 模型，给出量化、部署与微调配方，可据此评估本地与云端落地成本。
Meta 发布 Muse Spark Open 模型，称其是迄今能力最强的美国开源权重模型，也是同类中首个能在桌面端运行、需两台搭载最新 MLX 框架的 Apple M5 Ultra Mac Studio 的模型。
该模型为原生多模态模型，总参数量 8160 亿，Meta 称其擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。Meta 与 Apple 此次合作发布并公开互相支持，Meta CEO Mark Zuckerberg 与 Apple 新任 CEO John Ternus 在 X 上互动，Meta 首席 AI 官 Alexandr Wang 对 Axios 表示两家公司已合作数月。
Meta 与 Apple 罕见联手，让 816B 参数开源模型能在两台 Mac Studio 上本地运行，可观察端侧大模型的部署边界。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 的两个版本，Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分，Muse Wonder 得 52 分，前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。
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Meta 的 Superintelligence Lab 发布 Muse Wonder 和 Muse Wonder Full 两款模型，这是其首次尝试前沿模型。
Meta 首次发布前沿模型，给出定价、基准对标与仅限订阅的开放方式，可据此判断其市场位置。
Mistral 发布多模态多语言 MoE 模型 Mistral Large 4（代号 Le Chonk），总参数约 1T、激活参数 49B，上下文窗口 1M tokens，输入支持文本和图像、输出为文本。
模型提供 FP8 与 NVFP4 两个官方版本，另有 Unsloth 和 llama.cpp 团队制作的 GGUF 量化，采用 Mistral Ecosystem Open-Weight License（MIT 衍生协议，对模型即服务用途设有限制）。
Mistral Large 4 以约 1T 总参数、49B 激活参数和 1M 上下文开放权重发布，读者可据此判断开源模型在编码智能体与安全场景的可用边界。