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。
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 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 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。