AI 摘要
- Meta 發布開放權重模型 Muse Spark Open，總參數 8,160 億，採用混合專家架構。
- Apple 同步更新 MLX 框架，支援以兩部 M5 Ultra Mac Studio 在本地完整載入模型。
- M5 Ultra Mac Studio（256GB）起價 10,799 美元，本地部署的硬件成本門檻較高。
2026 年 10 月 15 日，Meta 與 Apple 公開宣布合作。兩家公司長期以來關係緊張，此次合作的核心是 Meta 發布的開放權重模型 Muse Spark Open，以及 Apple 同步更新的 MLX 框架。MLX 的更新讓這個模型能夠直接在 Mac Studio 上運行。
模型規格與定位
根據來源資料，Muse Spark Open 總參數為 8,160 億，採用混合專家（MoE）架構，每次推理僅啟動 420 億參數。模型支援 100 萬 token 上下文，具備原生多模態能力，主打程式編寫與 agent 工作。Meta 稱它是「迄今最強的美國開放權重模型」，這一說法來自 Meta 自身的表述，尚未有獨立評測佐證。
本地部署方式
此次合作的重點在於部署方式。Meta 與 Apple 將模型最佳化，使其能以兩部配備 M5 Ultra 的 Mac Studio 加上最新版 MLX 完整載入。來源指出，每部 M5 Ultra 的統一記憶體最高為 512GB，記憶體頻寬達 1.2TB/s，兩部機器連接後合計約 1TB 統一記憶體。Engadget 的計算顯示，本地完整運行至少需要 1TB RAM。
Meta AI 負責人 Alexandr Wang 向 CNBC 表示，用戶可彈性配對兩至四部 Mac Studio，模型完全在本地運行，無需上雲，在成本與私隱方面都有考量。
Apple 的技術與硬件資訊
- Apple 新增 RDMA over Thunderbolt 5 技術，配合 MLX 分散式推論框架，可透過 Thunderbolt 5 連接多部 Mac Studio，組成運行大型語言模型的運算叢集。
- Apple 表示，配備 M5 Ultra 的 Mac Studio 在大型語言模型提示詞處理上，速度較 M3 Ultra 快 9.8 倍，此為 Apple 提供的數據。
- 現售 M5 Ultra Mac Studio（256GB 記憶體）起價 10,799 美元；512GB 版本預計於當月底推出。
以目前售價計算，入門配置已需兩部售價超過一萬美元的主機，成本門檻不低。
實際展示案例
Meta 展示了兩個全本地執行的 agent 工作流程。第一個案例中，模型透過自家編程工具 Muse Code 修改開源 Mastodon 客戶端 Ice Cubes 的 iOS 版本，涵蓋除錯、新增功能及完整建置。第二個案例中，模型端到端操作 DaVinci Resolve，逐格檢視素材、挑選最具吸引力的片段，並進行直向裁切。
取得方式與授權
開發者目前可透過 Baseten、Fireworks、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI 等 API 平台使用模型。權重則開放於 Hugging Face、Amazon SageMaker、Google Cloud Model Garden 及 Microsoft Foundry 下載，並已適配 vLLM、SGLang、llama.cpp、MLX、Unsloth 等主流推理引擎。授權採用「Muse Model License」，允許有限度的商業使用，多數開發者可免費使用。
Meta 表示，模型針對開放權重的特性進行了額外安全後訓練，並通過其 Superintelligence Scaling Framework 的發布門檻。
合作背景與各方說法
Apple 與 Meta 自 2017 年 Apple 移除 iPhone 系統級 Facebook 整合後即無公開合作。2021 年 Apple 的私隱政策調整，據報導令 Meta 損失約 100 億美元收入，雙方高層也曾多次公開交鋒。上月剛接任 Apple CEO 的 John Ternus 在上任後親自於 X 上祝賀此次合作，Wang 則以半開玩笑的方式向 Axios 表示，雙方「像爹媽一樣又一起玩得好了」。
從產業角度看，此次合作被視為開放權重陣營對 OpenAI、Anthropic 等閉源模型的一次挑戰，也是 Apple 在 AI 晶片市場展示實力的機會，Apple 同時公布了新的晶片基準測試與 MLX 跨機分割模型的技術文件。
限制與保留意見
來源亦提到，Wang 承認 Muse Spark Open 並非 Meta 最強的模型，Meta 真正的旗艦是上週發布的閉源模型 Muse Wonder。分析認為，Meta 的策略是以開放權重模型作為入口，引導開發者轉向其付費服務。
另一方面，本地部署雖可避免雲端費用並保護數據，但硬件成本與 1TB 級記憶體需求，仍使其門檻偏高。是否能在更廣泛的用戶群中實際落地，仍有待觀察。
Reference Link : pcmarket.com.hk
