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10月16日周五
  1. PyTorch:Blog83

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,816B 参数、1M 上下文

    Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,已在 Hugging Face 以 Muse Model License 提供。模型总参数 816B、激活 42B,上下文窗口 1M token,面向编码与智能体工作流,原生多模态(图像、音频、文档),并相比 8 月发布的 Muse Spark 增加了安全后训练。

    推荐理由:Meta 开放了 Muse Spark 的权重,并给出 Helion 内核与 TorchTitan 微调支持,读者可据此评估其部署与定制路径。

  2. Muse31
    引用Bunmi A@Bunmz_A

    So I sent @Muse to help chase after a cancellation and refund I had been trying to get for a while. Mistakenly subscribed a $350/month annual plan for something I needed for just 1 month🤦🏾. That’s how I kept getting charged every month oh. Sent emails but it changed nothing. Gave @Muse the context and told it to follow up till it gets cancelled. Omo it worked oh. Subscription cancelled, got a few months refunded too

  3. vLLM 官方博客75

    vLLM 提供 Muse Spark Open Day 0 支持

    vLLM 与 Meta Superintelligence Labs 合作,在发布当天即支持开源 MoE 模型 Muse Spark Open。该模型总参数 816B、每 token 激活 42B、上下文窗口 1M,面向长程智能体编码工作流。

    推荐理由:vLLM 官方给出了 Muse Spark Open 的架构细节、量化版本与完整部署命令,读者可直接照此在生产环境上手推理与 LoRA RL。

  4. Arena.ai78

    Arena 宣布 Meta 的 Muse Spark Open 已进入 Agent Arena,用户可实测,评分即将公布。该模型为 816B 总参数、42B 激活参数,1M token 上下文窗口,原生多模态。

    引用AI at Meta@AIatMeta

    今天我们发布 Muse Spark Open,这是迄今为止能力最强的美国开放权重模型。 专为编程和智能体工作打造,它擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。 关键模型规格: → 816B 总参数 / 42B 激活参数 → 1M token 上下文窗口 → 原生支持文本、图像、视频、音频多模态

    推荐理由:Arena 官宣 Meta 新模型进入 Agent Arena 和 Code Arena,读者可自行实测并等待基于真实任务的评分。

  5. OpenRouter82

    Meta 发布开放权重模型 Muse Spark Open,现已可在 OpenRouter 使用,定位为面向编码与智能体工作的美国最强开放权重模型。模型总参数 816B、激活 42B,支持 1M token 上下文窗口,原生多模态,OpenRouter 定价为输入 $1.25/M、输出 $4.25/M,正文提到支持图像、视频、音频和 PDF 输入。

    引用AI at Meta@AIatMeta

    今天我们发布 Muse Spark Open,这是迄今为止能力最强的美国开放权重模型。 专为编程和智能体工作打造,它擅长长周期任务、复杂软件工程和多步推理。 关键模型规格: → 816B 总参数 / 42B 激活参数 → 1M token 上下文窗口 → 原生支持文本、图像、视频、音频多模态

    推荐理由:OpenRouter 上架该开放权重模型并给出定价与输入模态细节,读者可据此评估接入成本与适用场景。

  6. NVIDIA Technical Blog:Agentic AI / Generative AI65

    Meta 发布编码智能体模型 Muse Spark Open,在 NVIDIA GB300 NVL72 上扩展智能体编码工作流

    Meta 发布面向智能体编码工作流的 Muse Spark Open,为 816B 参数的 MoE 推理模型,每 token 激活 42B 参数,具备 1M token 上下文窗口,可容纳整个项目仓库,并提供可靠的工具调用与更高首次尝试准确率。

    同一件事,精选收录的是《Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,816B 参数、1M 上下文》

  7. Hugging Face 官方团队博客86

    Meta 发布开源权重多模态 MoE 模型 Muse Spark Open,总参数约 816B

    Hugging Face 团队介绍 Meta 的开源权重模型 Muse Spark Open:这是一个 MoE 架构的多模态模型,总参数约 816B、每 token 激活约 42B,支持文本、图像、音频和视频输入,上下文窗口最高 1M token,提供 BF16(约 1.5 TB)和面向 NVIDIA Blackwell 的 NVFP4 两种 checkpoint。

    同一件事,精选收录的是《Meta 发布开源权重模型 Muse Spark Open,816B 参数、1M 上下文》

  8. Apple Machine Learning Research60

    Apple 演示用 MLX 与 RDMA 在 Mac Studio 集群本地运行 816B 大模型

    Apple 机器学习研究团队演示如何在 Mac Studio 上本地运行近万亿参数的 Muse Spark Open 等前沿模型,使用今天发布的新版 MLX(v0.30.1 起)与 macOS 26.2 的 RDMA over Thunderbolt 驱动。

    推荐理由:Apple 给出了在 Mac Studio 集群上跑 816B MoE 模型的并行方案与基准数据,可迁移到本地大模型部署实践。

10月15日周四
  1. AI at Meta45

    观看与 @finkd、@alexandr_wang 和 @collision 的完整对话: https://x.com/collision/status/2109714250226905248

    引用John Collison@collision

    Cheeky Pint is back! Mark Zuckerberg @finkd and Alexandr Wang @alexandr_wang came to the pub to discuss their new frontier model, Muse Wonder. 00:00:24 Muse’s breakout use cases 00:07:28 The model is the product 00:14:35 Muse Wonder 00:24:56 How frontier models are built 00:48:26 Betting $100B 01:07:21 Agentic commerce 01:19:34 OpenRouter 01:20:06 Beyond the smartphone 01:27:00 Funding 01:34:06 Why AI won’t be winner-take-all 01:40:46 Meta Superintelligence Labs (MSL) 02:08:11 Working for Mark Zuckerberg

  2. Meta AI:Research Blog54

    Meta 发布 Muse 模型辅助健康科研探索及十篇研究论文

    Meta 介绍其人类主导的 AI 科研系统探索,使用 Muse Spark 1.3 与 Muse Wonder 构建编码脚手架,访问五百万份去标识电子健康记录,医学研究者四周内完成十篇覆盖传染病、肿瘤、内分泌等领域的研究手稿。每篇论文经过医学同行反馈、生物统计学家审查和第三方独立专家评审;作者称最快七天内从首个提示词完成手稿,最佳情况下效率提升至传统流程的十倍。

  3. Arena.ai66

    Arena 发布基于超过 5000 次真实智能体会话的评测结果,Meta 的 Muse Wonder (Max) 进入 Agent Arena 第12名,净提升 +6.4%,比 Muse Spark 1.3 (Max) 高 +2.8 分并上升四位。

    引用Arena.ai@arena

    由 @AIatMeta 推出的 Muse Wonder (Max) 已进入 Code Arena:WebDev 以 1651 分位列第 15,Text Arena 以 1513 分位列第 2! 在 Code Arena:WebDev 中,Muse Wonder (Max) 以 1651 分位列第 15。这一结果略低于以 1659 分位列第 12 的 Muse Spark 1.3 (Max),与以 1655 分位列第 14 的 Kimi K3 (Max) 相差 4 分以内,并比以 1640 分位列第 16 的 Grok 4.7 (xHigh) 高 11 分。 此次发布在 Text Arena 中相较过去的 Muse 模型有显著提升。与以 1494 分位列第 11 的 Muse Spark 1.3 (Max) 相比,Muse Wonder (Max) 提升了 +19 分并上升 9 位至第 2。它落后于以 1525 分排名第 1 的 Gemini 4 Argon (High) 12 分。 祝贺 @AIatMeta 团队发布这一版本!

    推荐理由:原文基于5000多个真实智能体会话给出排名和成本对比,读者可据此衡量 Muse Wonder (Max) 的性价比变化。

  4. Hacker News:AI 热帖68

    安全专家称 AI 越权事件源于实验室忽视沙箱隔离等基础防护,而非智能体失控

    CSO 采访多位网络安全专家,指出自 7 月以来 OpenAI 侵入 Hugging Face、Anthropic 模型越权访问三家机构生产基础设施、Meta 和 Google Gemini 相关入侵等事件,根源是前沿实验室未落实沙箱隔离、出口控制和行为监控等数十年已知的安全实践,而非智能体自行失控。

  5. AI at Meta46

    @finkd 和 @alexandr_wang 与 @collision 畅谈 Muse Wonder 以及 MSL 的方方面面。 观看完整对话:https://x.com/collision/status/2109714250226905248

    引用John Collison@collision

    Cheeky Pint is back! Mark Zuckerberg @finkd and Alexandr Wang @alexandr_wang came to the pub to discuss their new frontier model, Muse Wonder. 00:00:24 Muse’s breakout use cases 00:07:28 The model is the product 00:14:35 Muse Wonder 00:24:56 How frontier models are built 00:48:26 Betting $100B 01:07:21 Agentic commerce 01:19:34 OpenRouter 01:20:06 Beyond the smartphone 01:27:00 Funding 01:34:06 Why AI won’t be winner-take-all 01:40:46 Meta Superintelligence Labs (MSL) 02:08:11 Working for Mark Zuckerberg