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메타 슈퍼인텔리전스 랩스(Meta Superintelligence Labs)가 목요일 '뮤즈 스파크 오픈(Muse Spark Open)'을 공개하며, 이를 현재까지 가장 강력한 미국의 오픈 가중치(open-weight) 모델이라고 발표했습니다. 이 모델은 네이티브 멀티모달 모델로, 총 8,160억(816B) 개의 파라미터 중 활성 파라미터는 420억(42B) 개이며, 코딩 및 장기적 에이전트(long-horizon agentic) 작업을 겨냥한 100만(1M) 토큰의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 가중치는 허깅 페이스(Hugging Face), 마이크로소프트 파운드리(Microsoft Foundry), 구글 클라우드 모델 가든(Google Cloud Model Garden), 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)에 등록되었으며, 베이스텐(Baseten), 파이어웍스(Fireworks), 그록(Groq), 모달(Modal), 네비우스(Nebius), 오픈라우터(OpenRouter), 투게더 AI(Together AI)를 통해 호스팅 API 형태로도 제공됩니다.
주목할 만한 헤드라인은 하드웨어입니다. 메타는 이 모델이 MLX를 통해 각각 최대 512GB의 통합 메모리와 1.2TB/s의 대역폭을 갖춘 두 대의 애플 M5 Ultra Mac Studio에서 구동된다고 밝혔습니다. 다만 세부 사항을 살펴볼 필요가 있습니다. 모델 카드에 따르면 NVFP4 빌드에는 최소 700GB, BF16에는 2TB의 가속기 메모리가 요구되며, M5 Ultra Mac Studio는 아직 가격이 공개되지 않은 채 10월 말에나 출하될 예정입니다. 메타는 측정된 토큰 생성 속도를 공개하지 않았으며, 로컬 시연은 회사 자체 진행 방식으로 이루어졌습니다. 투게더 AI는 100만 토큰당 입력 1.25달러, 출력 4.25달러로 가격을 책정했습니다.
벤치마크 점수 면에서는 우수하지만 압도적이지는 않습니다. 메타가 자체 공개한 표에 따르면 JobBench에서 61.8점, MCP-Atlas에서 89.2점으로 선두를 달리고 있으나 터미널 코딩, DeepSWE 및 GDPVal-AA 부문에서는 GLM 5.3 및 Kimi K3에 뒤처집니다. 메타의 모델 카드에 명시된 아티피셜 애널리시스 인텔리전스 인덱스(Artificial Analysis Intelligence Index) 점수는 39점으로, 독립적으로 등재된 MiMo-V2.6-Pro의 46점, GLM-5.3의 45점, Kimi K3의 44점, Qwen3.8의 40점과 대비됩니다. '뮤즈 모델 라이선스(Muse Model License)' 또한 완전한 오픈 소스 형태는 아닙니다. 연간 총매출 2,000만 달러를 초과하는 서비스형 모델(MaaS) 기업은 메타에 통지하고 별도의 계약을 체결해야 하며, 적용 제품에는 "Built with Muse Spark Open" 문구를 명시해야 합니다.
메타가 공개하지 않은 부분에도 주목할 필요가 있습니다. 메타의 폐쇄형 플래그십 모델인 '뮤즈 원더(Muse Wonder)'는 동일 인덱스에서 52점을 기록했으며, 블룸버그는 이번 출시를 메타가 자사의 최고 기술을 비공개로 유지한 것으로 해석했습니다. 이것이 냉정한 현실입니다. 다만 긍정적인 부분은, 미국 연구소가 중국 연구소들에 주도권을 내주었던 1년의 공백을 깨고 오픈 가중치 진영에서 다시 경쟁력을 확보했다는 점과 이제 배포 환경의 선택지에 데이터 센터뿐만 아니라 책상 위 데스크톱이 포함되었다는 점입니다.
huggingFace - https://huggingface.co/collections/meta-models/muse-spark-open
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