메타(Meta) 산하 Meta Superintelligence Labs가 10월 15일(현지시간) 자사 모델 Muse Spark의 가중치 공개판인 'Muse Spark Open'을 Hugging Face에 내놨다. 전체 파라미터 8,160억 개(816B), 토큰당 활성 파라미터 약 420억 개(42B)의 혼합 전문가(MoE) 모델로, 코딩 에이전트와 도구 호출 같은 에이전트 작업을 겨냥했다.
핵심 정리
- Muse Spark Open은 816B 전체·42B 활성 파라미터, 100만 토큰 컨텍스트를 갖춘 MoE 모델로 10월 15일 공개됐다.
- 메타 모델 카드 기준 도구 호출 평가 MCP-Atlas에서 89.2점으로 GLM 5.3(84.2)·Kimi K3(82.3)보다 높았지만 종합 지표 AA Intelligence Index는 39로 두 모델보다 낮았다.
- Muse Model License는 "Built with Muse Spark Open" 표기를 요구하고, 연매출 2,000만달러 초과 기업이 API 서비스로 제공하려면 메타와 별도 계약을 맺게 했다.
Muse Spark Open 사양은 어떻게 되나
Muse Spark Open은 256개 전문가 가운데 토큰마다 8개를 골라 쓰는 62층 MoE 트랜스포머다. 메타가 공개한 Hugging Face 모델 카드에 따르면 텍스트·이미지·영상·오디오를 입력으로 받고 출력은 텍스트만 낸다. 컨텍스트 창은 100만 토큰이며 100개 이상 언어 데이터로 학습했다.
메타는 원본 BF16 체크포인트(약 1.6TB)와 전문가 부분만 4비트로 줄인 NVFP4 체크포인트(약 530GB)를 함께 배포했다. AMD·인텔·Unsloth도 자체 경량 버전을 냈다. 양자화 버전 덕분에 실행 문턱이 크게 낮아졌다.
벤치마크 성적은 경쟁 오픈 모델과 비교해 어떤가
메타가 모델 카드에 올린 자체 측정치에 따르면 Muse Spark Open은 도구 호출·추론 평가에서 앞섰고 코딩·컴퓨터 조작 평가에서는 중국 모델에 뒤졌다. 수치는 외부 검증 전이다.
| 평가 | Muse Spark Open | GLM 5.3 | Kimi K3 | Beam |
|---|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 39 | 45 | 44 | - |
| MCP-Atlas | 89.2 | 84.2 | 82.3 | 78.7 |
| HLE-Diamond(도구 없음) | 26.1 | 16.4 | 22.2 | - |
| Terminal-Bench 2.1 | 76.4 | 83.9 | 85.0 | 80.1 |
| OSWorld Verified | 80.4 | - | 84.8 | - |
안전성 지표는 눈에 띄게 높았다. 메타는 적응형 탈옥 공격 평가 StrongREJECT v2에서 Muse Spark Open의 점수가 0.5(낮을수록 안전)로, 비교 모델들의 62.9~86.4보다 크게 낮았다고 밝혔다.
집에서도 돌릴 수 있나…필요한 하드웨어
메타 개발자 블로그는 512GB 통합 메모리를 단 M5 Ultra Mac Studio 2대(또는 256GB 4대)를 썬더볼트 5로 묶어 NVFP4 버전을 MLX로 실행하는 구성을 소개했다. 데이터센터에서는 Blackwell Ultra GPU 4장이나 H200 8장이 기준이다. 다만 모델 카드는 NVFP4에 최소 700GB VRAM을 권장해 블로그 설명과 차이가 있다.
출시 당일부터 SGLang·vLLM·TensorRT-LLM·llama.cpp·MLX 등 주요 추론 엔진이 지원에 나섰다. Fireworks AI·Together AI·OpenRouter 등 7개 호스팅 업체와 주요 클라우드 3사 모델 카탈로그도 모델을 올렸다.
Muse Spark Open 라이선스, 상업적으로 써도 되나
상업적 이용은 가능하지만 조건이 붙는다. Muse Model License는 이 모델이나 파생 모델을 쓰는 제품에 "Built with Muse Spark Open" 문구를 눈에 띄게 표시하도록 했다. 계열사 포함 최근 12개월 매출이 2,000만달러를 넘는 기업이 이 모델을 API 형태로 제3자에게 제공하려면 메타에 알리고 별도 서면 계약을 맺어야 한다. 사내 이용·연구·자사 제품 기능 구현은 이 조항에서 빠진다.
메타가 다시 대형 오픈 모델을 낸 의미
메타는 Muse Spark를 자사 서비스에서 호스팅 모델로 운영해 왔고, 8월에는 Muse Spark에서 증류한 30B 모델 Glimmer를 Apache 2.0으로 공개했다. 이번에는 상위 모델 자체의 가중치를 풀었다. 이번 주 Reflection이 501B 오픈 모델 Beam을 공개한 데 이어 미국 기업의 초대형 오픈 모델 출시가 이어지는 흐름이다.
관건은 외부 검증이다. 메타가 밝힌 벤치마크는 자체 측정값이고, 종합 지표에서는 GLM 5.3·Kimi K3 같은 중국 오픈 모델이 여전히 앞선다. 개발자 커뮤니티의 독립 평가와 실제 에이전트 서비스 적용 사례가 Muse Spark Open의 위치를 가를 전망이다.
자주 묻는 질문
Muse Spark Open은 오픈소스인가?
가중치는 공개됐지만 Apache 2.0 같은 표준 오픈소스 라이선스가 아니라 메타의 Muse Model License를 따른다. 출처 표기 의무와 연매출 2,000만달러 초과 API 사업자의 별도 계약 조건이 있어 엄밀한 의미의 오픈소스 LLM과는 차이가 있다.
Muse Spark Open을 개인 PC에서 실행할 수 있나?
일반 PC로는 어렵다. 메타는 512GB 메모리 Mac Studio 2대를 묶는 구성을 로컬 실행 사례로 제시했다. 메타 블로그 기준 가장 작은 약 2비트 GGUF 버전도 RAM·VRAM 합계 약 300GB가 필요하다.
Muse Spark Open은 어디서 바로 써 볼 수 있나?
Hugging Face에서 가중치를 내려받거나 OpenRouter·Fireworks AI·Together AI 등 호스팅 업체의 API로 호출할 수 있다. Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Microsoft Foundry 모델 카탈로그에도 올라 있다.
