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 的编码优化开源权重模型 Muse Spark Open 现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上线，可在自己的 AWS 账户中部署到 SageMaker AI 端点，无需自行管理服务基础设施。
该模型采用 MoE 架构，总参数 816B、每 token 激活 42B，支持 1M token 上下文窗口，输入可接受文本、图像、文档、音频和音视频，输出为文本，权重按 Muse Model License（含 Muse Spark Usage Policy）发布。
Meta 的编码优化开源模型首次接入 SageMaker JumpStart，文中给出两种量化变体与对应实例，可据此估算部署成本。
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。
同一新闻，精选展示《Meta 发布首个前沿模型 Muse Wonder》
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。
独立 AI 安全研究员 Matilda Glynn-Henley 在 Vals AI 网站发布实验，让六个具备网页和邮件权限的 AI 智能体处理一笔 350 英镑（约 465 美元）的火车票退款，最终全部失败。
测试模型包括 Grok 4.7、Claude Fable 5.1、Gemini 3.8 Flash、GPT-6 Astra、Muse Spark 1.3 和 Claude Opus 5.5，每个智能体最多可用十二个模拟周和 4000 万 token。
Latent Space 正在试播新节目 High Taste Testers，形式是把旧金山午餐闲聊搬上节目，首期从 Dev Day 聊到最新模型与助手。
同期 AI 新闻汇总中，Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open：816B 总参数、42B 激活的 MoE，1M 上下文，支持文本、图像、视频和音频输入，BF16 权重约 1.6TB，NVFP4 检查点降至约 530GB；Artificial Analysis 智能指数得分 39，为美国开放权重模型最高。Reflection 发布 Apache 2.0 许可的 Beam 1.0，501B 总参数、23B 激活、1M 上下文，AA 得分 30。
Ray-Ban Meta Audio 是 Meta 推出的纯音频智能眼镜，售价 $349，去掉摄像头后外观接近普通眼镜，佩戴时不易被察觉。
它搭载 Muse Spark 模型，可处理日历查询、设置提醒、本地推荐和步行导航等简单任务，但复杂请求容易出错；Muse AI 计划今年晚些时候上线。评测认为其音质尚可、续航和重量表现良好，但价格偏高，且听力辅助功能尚未获得 FDA 许可。
Meta 在第三季度财报电话会上确认，计划设立一类新的无投票权资本股票，通过股票股息分配给现有股东。
CFO Susan Li 表示，这类股票可用于融资、员工薪酬、收购等一般公司用途，同时保留现有 A 类和 B 类股东的投票权，维持创始人主导的公司结构。本季度 Meta 营收 640 亿美元，同比增长 26%，成本与费用同比上升 68%；负责 AR 眼镜和 VR 的 Reality Labs 预计亏损将从 2025 年水平收窄至 180 亿至 190 亿美元。CEO Mark Zuckerberg 称，Muse 个人智能体在美加上线一个半月已有超过 1000 万人设置使用。
Theranos 举报人 Tyler Shultz 警告，AI 热潮正成为“欺骗他人的绝佳机会”。
他在接受《旧金山标准报》采访时表示，对 AI 公司做尽职调查非常困难，很难分辨真正独特的新技术与“ChatGPT 套壳”。他提到，Theranos 当年凭借不共享科学证据、以商业机密为由拒绝披露的方式，从 DeVos、Walton 等家族获得个人投资，估值一度达约 100 亿美元，而技术从未真正奏效。他认为，花 30 分钟喝杯咖啡就投出 10 万美元的时代应当结束，Elizabeth Holmes 只是把这一模式放大到了 1 亿美元。
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。
Amazon SageMaker JumpStart 在 2026 年 1 月至 9 月间新增超过 100 个模型，来自 30 家不同提供商。
贡献最多的是阿里云千问（Qwen），共 29 个模型，覆盖推理、MoE、智能体、代码生成、语音识别、TTS、嵌入向量与重排序；NVIDIA 贡献 17 个，包括 Cosmos3 世界基础模型系列与 Nemotron 系列。Mistral 新增 7 个模型，Google 新增 6 个 Gemma 4 变体，IBM 与 Cohere 各新增 4 个。