Name: MLX
Author: Apple

馬克・祖克柏（Mark Zuckerberg）在 X 上用一句話介紹 Meta 的新開放權重模型：「Muse Spark Open——權重今天釋出——與 @johnternus 和 Apple 合作後，在新款 Mac Studio 上運作出色。」Meta 執行長如此寫道。Apple 執行長約翰・特努斯（John Ternus）也公開回覆。兩家平時總以競爭對手姿態相待的公司，在發布當天竟互相稱讚對方的成果。

模型權重確實已經釋出，任何人都能下載。但宣傳中所說的「桌上型電腦」配置，指的是另一回事。Meta 自己提出的方案，要用上兩台 Apple 最昂貴的 Mac Studio，且每台都得選配 Apple 提供的最大記憶體容量；然而在 Apple 美國網店，這款記憶體選項仍標示為即將推出。模型已經發布，Meta 所描述的那套確切設備卻還不能下單。

Meta 實際發布了什麼

Muse Spark Open 是 Muse Spark 的開放權重版本，也是 Meta 旗下託管式 Muse 產品所採用的模型，由 Meta Superintelligence Labs 於 10 月 15 日發布。這是一款混合專家模型，總參數約 8,160 億，其中每個 token 約有 420 億參數參與運算；上下文視窗則最高可達 100 萬個 token。它能讀取文字、圖片、音訊和影片，並以文字作答。Meta 表示，訓練時特別著重代理式程式編寫能力，並稱它是「迄今能力最強的美國開放權重模型」；The Verge 引述了這項說法，Hugging Face 的技術文章也再次提及。

這也代表 Meta 改變了方向。自 4 月以來，Meta 已將旗艦模型轉為閉源；而 8 月推出的 Muse Glimmer 則是家族中體積較小、可在單一機器上運作的成員，採用 Apache 2.0 授權，參數量為 300 億。Spark Open 則是完整規模的模型。它的授權條款不長，但並非完全開放：Digital Applied 根據 Muse Model License 條款指出，所有以此模型打造的產品都必須標示「Built with Muse Spark Open」；此外，年營收超過 2,000 萬美元、以服務形式銷售該模型的推論公司，還必須另行與 Meta 簽約。

仔細拆解雙 Mac 配置

Meta 的發布貼文描述了如何透過 Apple 的 MLX 框架，在兩台各配備 512GB 統一記憶體的 M5 Ultra Mac Studio 上執行 4 位元 NVFP4 檢查點；該檢查點約為 530GB。另一種配置則是使用四台各配備 256GB 記憶體的機器，並透過 Thunderbolt 5 搭配 RDMA 連接。Technology.org 解釋，MLX 會將每一層分散到不同機器上，因此每台機器各自儲存部分權重並負責部分運算。混合專家架構能降低運算需求，卻無法減少記憶體需求：Hugging Face 指出，「所有 256 個專家都會留在記憶體中，因此部署時需要的記憶體容量，仍相當於一個 8,160 億參數模型。」同一篇技術文章估算，若要完整支援 100 萬 token 的上下文視窗，還得額外增加約 266GB 的快取。這就是為什麼這套方案得從 1TB 記憶體起跳，而不是只看模型檔案大小。

Apple 於 8 月 25 日公布 M5 Ultra Mac Studio，起售價為 5,499 美元，並在同一份公告中表示，512GB 記憶體版本將於「10 月下旬推出」。到了 10 月 16 日，Apple 美國網店的記憶體選項仍標示「M5 Ultra 的 512GB 記憶體選項將於 10 月下旬推出」，目前可選容量最高只有 256GB。眼下真正買得到的 Meta 配置，是四台機器的方案；Technology.org 估算其價格約為 38,000 美元。

發布相關報導中，沒有出現這套配置經獨立測試得出的速度數據。Hugging Face 提供的本地測試數據是目前唯一的獨立數據，但測試使用的是上一代硬體：在配備 512GB 記憶體的 M3 Ultra 上，2 位元版本使用 304GB 記憶體，速度為每秒 18 個 token；3 位元 oMLX 版本則使用 344GB 記憶體，速度約為每秒 21 個 token。這些都是經過大幅壓縮的模型版本，反映的效能更接近底線，而非祖克柏所描述的使用體驗。

Meta 和 Apple 為何突然交好

特努斯回覆祖克柏：「恭喜團隊！」他接著寫道：「能直接在桌上高效執行如此強大、規模如此龐大的 Muse Spark Open 模型，實在令人驚豔。Mac Studio 持續推進裝置端 AI 的界限！」正如 The Verge 報導，Meta 首席 AI 長王安傑（Alexandr Wang）告訴 Axios：「我們很高興看到爸爸媽媽又好好相處了。」Axios 也指出，兩家公司已合作數月；Apple 還自行發布了一篇介紹 MLX 的技術文章，談到 Muse Spark Open 及另外兩款開放模型。

雙方都能從中獲得實際好處。Apple 在 8 月宣傳新款 Mac Studio 時表示，多台機器組成的叢集能「載入目前可用、規模最大且要求最高的前沿級開放權重模型」。一款美國前沿級模型在發布當天就能透過 Apple 的配置運行，正好提供了這項宣傳所需要的實際案例。Meta 則為模型打造出桌上型電腦的使用情境，但大多數團隊實際上仍會透過租用伺服器使用它：Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter 和 Together AI 從第一天起便提供這款模型，Amazon、Google 和 Microsoft 的雲端模型目錄也已上架。

「美國」二字背後的考量

Meta 的基準測試表也說明了為何要加上這項限定。在工具使用測試 MCP-Atlas 中，Meta 公布 Muse Spark Open 得分為 89.2，高於 Kimi K3 的 82.3 和 GLM 5.3 的 84.2。在 Terminal-Bench 2.1 測試中，Meta 自行測得的 76.4 分則落後於兩款中國模型，後者分別為 85.0 和 83.9；Digital Applied 整理了這些數據。這些成績全是 Meta 自行測試的結果，而 Technology.org 指出，目前尚無外部測試者重現這些數據。

真正的考驗，要等 Apple 於 10 月下旬推出記憶體選項後才會到來；屆時 Meta 和 Apple 以外的人，才能首次買到這套確切的雙機配置，並公開測試結果。在那之前，「運作出色」這句話，仍只是模型製造商和設備銷售商共同寫下的評語。

標籤: Apple, meta, Mark Zuckerberg, John Ternus, open-weight models, Mac Studio