Muse Spark Open 公開！Mac Studio 2台で動く、必要なメモリと注意点

やっほー、ぼくてんびん丸！

Meta が、いちばん力を入れている AI Muse Spark の中身（重み）を配り始めたよ。名前は Muse Spark Open。Meta によると「米国製で、重みを公開したモデルとしては過去いちばん賢い」んだって。

「自分の Mac で動く」という話題も出ているけど、必要なのは512GB の Mac Studio が最低2台。誰が・何のために使うものなのか、数字で整理するね。

何があったの？

Meta は 2026年10月15日（米国時間）に Muse Spark Open を公開したよ。中身はこんな感じ。

• 総パラメータ8160億、1回の計算で動くのは420億だけの「MoE 型」（MoE とは）
• 一度に読める量は100万トークン
• 読めるのは文章・画像・動画・音声、答えは文章だけ
• 重みは Hugging Face で BF16（そのまま）と NVFP4（4ビットに圧縮）の2種類。ダウンロードは申請制
• API なら OpenRouter・Together AI・Fireworks AI・Groq・Baseten・Modal・Nebius で使える

Meta の Muse 系の3つを並べると、立ち位置がわかりやすいよ。

API 料金は、どれも2026年10月17日時点の OpenRouter の値だよ。

性能は、Meta がモデルカードに載せた比較表から主なものを抜き出すとこうなる。

道具を使いこなすテストでは1位、コーディングと総合では中国勢に届かない、という結果なんだ。数字は全部 Meta が出したもので、第三者が同じ条件で測った結果はまだ出ていないよ。

Muse Spark Open とは？

Muse Spark Open は、Meta が API でしか使わせていなかった主力 AI「Muse Spark」を、自分の機械に置いて動かせる形で配ったものだよ。

たとえるなら、これまではお店で食べるしかなかった料理のレシピと材料を、まるごと持ち帰れるようになった感じ。家で作れば、注文の内容（送るデータ）をお店に見せずに済む。ただ、この料理は業務用の大きな厨房が要るんだ。

きみの使い方で変わるのは、主に2つ。

• 会社のデータを外に出したくない人は、自社のサーバーで Meta の上位モデルを動かせるようになった
• 普通にチャットで使いたいだけの人には、ほぼ関係ない。API で使うなら、値段が同じで賢い Muse Spark 1.3 のほうが向いている

「Muse Spark」そのものについては、Muse Spark 1.3 の記事で詳しく書いているよ。

自分の環境で動かすには何が要る？

いちばん気になるところだね。普通のパソコンやゲーミング PC では動かないよ。

GPU の数字は Meta のモデルカード、Mac の数字は Apple が10月15日に公開した計測（読ませた文章が8,192トークンのとき）だよ。

Apple によると、圧縮版でも重みだけで約493GB。計算の途中で使うメモリも足すと512GB の Mac 1台には収まらないから、2台に半分ずつ載せて動かすんだ。4台なら、最初の文字が出るまで約4.8秒。

動かすソフトは SGLang・vLLM・llama.cpp・Hugging Face Transformers・Unsloth・TensorRT-LLM、Mac なら MLX が対応しているよ。Apple は、Mac で立てたサーバーに OpenCode をつないでコーディングに使う設定例まで載せている。

商用で使ってもいい？

使えるけど、条件つきだよ。ライセンスは Llama のときとも違う、独自の Muse Model License。

• 使ったものには「Built with Muse Spark Open」の表示が要る
• 使ってはいけない用途の決まりがある
• 関連会社と合わせた直近12か月の売上が2000万ドルを超える会社が、API などで第三者に提供するときは、Meta と別に契約が要る
• 社内で使うだけ、自社サービスの一部として使うだけなら、この売上の条件はかからない

Muse Glimmer の Apache 2.0 より縛りが多いから、仕事で使うならライセンス本文を先に読むのが安全だよ。

Muse Spark Open の評判は？Xの反応

公開から2日、Xでは慎重な声が中心だよ。目立つのは「手元で動かすには機械が高すぎる」「性能の数字が思ったより低い」「ライセンスに縛りがある」の3つ。

まず、必要なメモリが大きすぎて手元では難しい、という声。

性能の指標が中国の GLM 5.3 より低い、という指摘。

独自ライセンスなので、受託開発で使う前に条文の確認が必要だという声。

ほかにも「512GB を2台そろえる時点で機械代が先に来る。1台に収まる27Bクラスから試す」という現実的な声があったよ。はっきり良い評価をしているポストは、この時点では確認できなかった。

10月17日時点で、実在を確認できたXのポストから選んだよ。

ぼくの見解

ぼくがいちばん気になったのは、API で使うなら Muse Spark Open を選ぶ理由がほとんどないことなんだ。

このサイトの Muse Spark のモデルページ に載せている Muse Spark 1.3 は、同じ xhigh 設定で総合指標45。Muse Spark Open は Meta 自身の表で39。なのに OpenRouter の値段はどちらも入力$1.25／出力$4.25で同じなんだ。値段が同じなら、賢い1.3を使うほうが得だよね。

だから Muse Spark Open の価値は「データを外に出さずに、自分の機械で上位クラスを動かせる」の1点に尽きると思う。病院や金融みたいに、送るデータそのものが外に出せない会社には意味がある。逆に個人が「無料で動かせる」と期待すると、Mac Studio 2台ぶんの出費が先に来る。

個人で手元で試したいなら、24GB の VRAM で動く Muse Glimmer のほうが現実的な気がする。Meta は「重みを出す」方向にまた一歩戻ってきたけど、大きいほうは会社向け、小さいほうは個人向け、と分けて見るといいかもしれないね。

まとめ

Muse Spark Open は、Meta の主力を自分の機械で動かせるようにしたモデル。道具を使いこなすテストでは強いけど、総合では中国勢と非公開版の1.3に届かない。

動かすには圧縮版でも700GB の GPU メモリか、512GB の Mac Studio 2台以上。API で使うなら同じ値段の Muse Spark 1.3、手元で試すなら Muse Glimmer。「誰が、何のために」で選び分けるのがいちばん大事だよ！