扎克伯格感谢库克接班人:8160亿参数的Muse Spark Open开源,两台Mac Studio就能跑

AI唱反调·2026年10月16日 17:51
开源阵营与Mac的首次会师

10 月 15 日, Meta 开源 8160 亿参数的 Muse Spark Open ,号称 " 最强美国开放权重模型 " ;苹果同日晒出 MLX 技术博客,演示两台至四台 M5 Ultra Mac Studio 本地运行,四机张量并行达 36.7 token/ 秒。扎克伯格公开致谢苹果新任 CEO Ternus 。 

一对老冤家,突然同框了

扎克伯格去年还在播客里嘲讽苹果"自iPhone之后再没发明过了不起的东西",苹果2021年那场隐私新政更是被Meta估算砍掉了百亿美元年收入。10月15日,这两家公司却罕见地站到了一起:Meta发布开放权重模型Muse Spark Open,苹果机器学习团队同日晒出技术博客,演示它在多台Mac Studio上本地运行。

扎克伯格在X上晒出Meta智能体在Mac上干活的照片,点名感谢新任CEO John Ternus;Ternus回帖祝贺。Meta首席AI官Alexandr Wang对Axios的调侃最传神——看到"爸爸妈妈终于又能好好相处",大家都很高兴。

模型什么来头:美国最强开源,但有定语 

Muse Spark Open是Meta迄今最大的开放权重模型:MoE架构,总参数8160亿、每token激活420亿,原生支持文本、图像、音频、视频,上下文窗口100万token,专为编码和长程智能体任务设计。Meta官方口径是"迄今为止能力最强的美国开放权重模型"——注意"美国"这个定语。官方放出的对比表自己也承认:在Terminal-Bench终端编程、DeepSWE长周期软件工程、GDPval专业工作评估上,它落后于中国的Kimi K3和GLM 5.3;它领先的主要是JobBench和MCP-Atlas这类工具调用测试。

权重已在Hugging Face、亚马逊SageMaker、谷歌云Model Garden开放下载,Baseten、Fireworks、Groq、OpenRouter等平台同步提供API。许可是Muse Model License:免费可用,但要求标注"Built with Muse Spark Open",高收入API转售商需单独签协议。Wang的解释很坦率:出于安全和能力考虑,最强的模型通常不开源,但"全球大部分AI将运行在开放模型之上,这些模型应该来自美国"。

机制:8160亿参数怎么塞进两台Mac

难点直观得很:BF16原生精度下,仅模型参数就要超过1.6TB内存,而单台Mac Studio最多512GB。苹果方案分两步压缩。先是量化——用NVFP4四位精度存权重,内存占用压到约493GB,再加KV缓存和系统开销,单机依然装不下,于是上多机。MLX框架提供两种切法:流水线并行把模型按深度切开,前半在一台Mac、后半在另一台,好理解但有等待空窗;张量并行把每一层的计算横向分给多台机器,所有设备同时干活,代价是每层都要频繁交换中间结果——这正是雷雳5的RDMA(远程直接内存访问)派上用场的地方,macOS 26.2新增了驱动,机器两两之间用两根雷雳线直连成网状。

苹果实测(8K上下文、生成128 token):双机流水线15.74 token/秒,双机张量24.99,四机张量36.73 token/秒,首token等待从8.2秒压到4.8秒。对比上一代M3 Ultra,M5 Ultra单机首token速度最高快4.6倍——靠的是1.2TB/s统一内存带宽和GPU里新加的Neural Accelerators。演示环节,模型在纯本地环境下用Muse Code给开源iOS应用Ice Cubes修bug、加功能、完成构建,还操作DaVinci Resolve逐帧审片裁片。

为什么是现在:各取所需的算盘

Meta这边的账很好算。上周刚发闭源的Muse Wonder、把订阅卖到每月200美元,转身就开源次旗舰——开放权重是Meta对OpenAI、Anthropic最经典的差异化武器,Llama时代如此,现在换个名字继续。更深一层,Meta今年早些时候已购入数百台Mac供超级智能团队研究本地AI,曾任职苹果的Daniel Gross在其中牵线,这场合作是"蓄谋已久"。

苹果得到的更直接:一个证明自己硬件价值的标杆负载。M5 Ultra Mac Studio顶配512GB内存版本本月底才开卖,"两台Mac跑美国最强开源模型"这种故事,比任何广告都适合带货。而本地推理的叙事恰好长在苹果的隐私基因上——代码、文档、业务数据不出自己的设备,模型厂商看不到也用不了,对企业合规和敏感行业是实打实的卖点。

往深想一层 

有几个前提值得摆清楚。苹果的跑分是厂商在自家硬件上测的,batch为1、4-bit量化、8K上下文——百万token长文和多人并发都没验证;两台顶配M5 Ultra Mac Studio的采购成本粗算超过两万美元,"书桌上的AI"目前还是专业团队的书桌。模型侧的"最强美国开源"同样要打折扣看:中国开源阵营的K3和GLM 5.3在编程主项上还在它前面,Meta选"美国"这个限定词,本身就说明了格局。 

再往深想,这次合作真正的信号是推理部署权的迁移。过去大模型的命运攥在云厂商手里,现在消费级硬件能跑前沿级模型,哪怕要两台机器、要4-bit量化——边际效应的方向已经变了。对Meta,这是把模型能力扎进开发者桌面的渠道;对苹果,这是Mac在AI时代找到的新身份。两家曾经的死对头能坐下来,说到底是共同的利益够大:云推理的成本和数据主权焦虑,正在把所有人都往本地推。

结尾

一个五年前互相捅刀子的组合,如今在AI面前握手言和——科技圈没有永远的敌人,只有永远的算力。Muse Spark Open不会是最强的开源模型,Mac Studio也不会是唯一能跑它的机器,但"前沿级模型可以在自家桌面上、数据不出门地干活"这件事,从今天起有了官方盖章的参考实现。

开源阵营与本地硬件的这次会师,真正撼动的也许是云厂商的定价表。

本文来自微信公众号“AI唱反调”,36氪经授权发布。

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