10月16日に照合できる事実
- 2026年10月15日、Meta は Muse Spark Open の重みを公開した。総パラメータ 8160億、トークンあたり有効 420億、推論時のコンテキストは 100万トークン。入力はテキスト、画像、動画、音声。出力はテキスト。発表：Meta AI Research。モデルカード：Hugging Face。
- Mac の経路は1台ではない。文書にあるのは M5 Ultra・512GB 統一メモリの Mac Studio が2台、または 256GB が4台。チェックポイントは NVFP4、ランタイムは MLX 0.30.1+、OS は macOS 26.2+、マシン間は Thunderbolt 5 の RDMA。ハードウェア表：Hardware platforms。
- 同日の Apple MLX 記事に速度がある。コンテキスト 8192、4台のテンソル並列で、最初のトークンまで 4.8秒、生成は 36.73トークン/秒。測定は
mlx_lm.benchmark、batch 1、生成128トークン。kvmboot の計測ではなく、100万トークンでもない。原文：Apple Machine Learning Research。 - 8月25日の Apple ニュースリリースは、512GB 統一メモリの Mac Studio を 10月下旬 としている。M5 Ultra の 起点は5,499ドル。これは入門構成で、256GB でも 512GB でもない。リリース：Mac Studio ニュースリリース。
- 重みは Muse Model License。多くの用途は無料で、製品には “Built with Muse Spark Open” と出す。モデルを API として第三者に売り、会社と関連会社の連続12か月の総収入が 2,000万ドル を超える場合は、事前に Meta へ通知し別契約が要る。
8160億は総パラメータだ。Mac で動くのは 4-bit の NVFP4 で、各トークンが起こすのはおよそ420億。Mac Studio 1台には入らず、Mac mini にはさらに入らない。
10月15日に出たのは Muse Spark Open であり、8160億が入る Mac ではない
Meta の研究記事は Muse Spark Open を、現時点で最も有能な米国のオープンウェイトモデルと呼び、コーディングと長いエージェント作業向けだとしている。同日の開発者記事は疎な Mixture-of-Experts と書く。総パラメータ8160億、トークンあたり約420億が有効、テキスト・画像・動画・音声を読み、コンテキストは100万トークン。重みは当日 Hugging Face に置かれ、Amazon SageMaker、Google Cloud Model Garden、Microsoft Foundry にも入った。API は初日から Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI。開発者記事：Build with Muse Spark Open。
モデルカードは形を固定している。MoE Transformer に知覚エンコーダ、語彙 202,048、100以上の言語のデータ。エキスパートは256、各トークンは8個を使う。420億÷8160億は 8÷256 ではない。注意層は共有だからだ。ネイティブ精度は BF16。Apple が Mac で計ったのは NVFP4。推奨サンプリングは temperature 1.0、top_p 1.0、top_k 無効。コーディングとエージェントは high か xhigh で、既定は xhigh。これはカードの文であり、こちらで走らせた結果ではない。
| カードの項目 | 書かれた数 | 見出しとの関係 |
|---|---|---|
| 総パラメータ | 816B（8160億） | 見出しの数字 |
| 有効パラメータ | 42B。エキスパート256、トークンあたり8 | 生成時に主に読むのはこの部分 |
| コンテキスト | 推論時 1M トークン | Apple の速度表は 8192 と 65536 まで |
| モダリティ | テキスト、画像、動画、音声が入ってテキストが出る | 小さいテキスト専用モデルではない |
| ライセンス | Muse Model License | オープンウェイトであり Apache ではない |
つまり10月15日は二つ同時だった。重みの公開と、NVFP4 チェックポイントを複数の Mac Studio に分ける経路。Meta は、そのデスクトップで Muse Code がオープンソースの Mastodon クライアント Ice Cubes に iOS の変更を入れ、DaVinci Resolve ではフレーム単位で素材を見た、と書いている。Meta 自身の説明だ。この記事は再現していない。
8160億が Mac に入る条件は、512GB が2台か、256GB が4台
Apple が数えているのはメモリだ。BF16 のままならパラメータだけで 1.6TB を超える。NVFP4 にすると重みは約 493GB。推論の中間結果を足すと、512GB の統一メモリがあっても Mac Studio 1台には入らない。MLX は分ける。パイプライン並列は層の深さで2台に割り、テンソル並列は各層の幅を割る。通信は macOS 26.2 の Thunderbolt 5 RDMA で、MLX 0.30.1 以降はこの集合通信を jaccl と呼ぶ。
Meta のハードウェアページと Mac の手順書は同じ機械を指す。M5 Ultra の 512GB が2台、または 256GB が4台。手順書は所要約4時間、各 Mac のディスクに NVFP4 チェックポイント一式、マシン間はパスワードなし SSH。すべての組に Thunderbolt 5 の直結が要り、帯域を倍にするため組ごとにケーブル2本を勧める。4台なら各台が残り3台とつながる。この規則で数えると、2台は2本、4台は6組×2で12本。12は文書の規則から数えた数で、文書自体は「12」と印字していない。手順：Muse Spark Open on Mac。
| 経路 | 機械 | 精度とランタイム |
|---|---|---|
| Mac Studio 1台 | Muse Spark Open は入らない | Apple：BF16 はパラメータだけで 1.6TB 超。NVFP4 の重みは約 493GB で、中間結果を足すと1台を超える |
| Meta が書くデスクトップ | M5 Ultra 512GB ×2 | NVFP4、MLX、統一メモリ合計約 1TB |
| 文書のもう一方 | M5 Ultra 256GB ×4 | 同じく約 1TB。512GB の枠を待たない |
| NVIDIA | B300 / GB300。NVFP4 は4基、BF16 は8基 | SGLang、vLLM、TensorRT-LLM |
| モデルカードの VRAM | GPU 1基 | NVFP4 は少なくとも 700GB、BF16 は少なくとも 2TB |
493GB と 700GB は矛盾ではない。Apple の 493GB は NVFP4 の重みの大きさ。Hugging Face の 700GB と 2TB は、実行時を含めて GPU 機に用意せよというメモリだ。Mac の経路が約束するのは NVFP4 だけ。BF16 はカード上では GPU 向けで、Mac 向けではない。
36トークン/秒は4台、コンテキスト8192、しかも Apple 自身の表
Apple は mlx_lm.benchmark で三つの置き方を計った。コンテキスト 8192、batch 1、生成128トークン。Muse Spark Open に1台の数字はない。入らないからだ。下の表はページが最初に出している 8192 の列だけを写した。数字は Apple のもので、この記事の計測ではない。
| M5 Ultra の置き方 | 最初のトークン（秒） | 生成（トークン/秒） |
|---|---|---|
| 2台、パイプライン | 8.4 | 15.74 |
| 2台、テンソル並列 | 8.2 | 24.99 |
| 4台、テンソル並列 | 4.8 | 36.73 |
「36トークン/秒超」は最終行で、図の注記はコンテキスト 8192 だ。65536 では、Apple の本文が別に書いている。4台の M5 Ultra で、組ごとにケーブル2本にすると、最初のトークンが約 50.5秒 から 40.6秒 に下がる。長コンテキストでもテンソル並列は生成の加速を保つ、とあるが、その段落に 36.73 と並ぶ 65536 の生成速度は印字されていない。100万トークンはこの表にない。
貼り間違えやすい倍率がある。1台では、Qwen 3.8（270億、密、BF16）と Mistral Medium 3.5（1280億、密、FP8）の最初のトークンが、M3 Ultra に対して M5 Ultra で最大約 4.6倍。生成は約 1.6倍 で、メモリ帯域が 819GB/s から 1.2TB/s になったことと対応する。コンテキスト 65536 では、512GB の1台に約 68GB と 158GB 載る。ピーク電力は M3 Ultra が約200W、M5 Ultra が約300W と Apple は書く。これらは Muse Spark Open の文ではない。M3 の行もなく、1台の行もない。
Apple が欲しいのは売れるデスクトップのクラスタであり、iPhone 上の8160億ではない
8月25日の Mac Studio リリースは、すでにこう書いていた。M5 Ultra は最大36コア CPU、80コア GPU、統一メモリ 512GB、帯域 1.2TB/s。Thunderbolt 5 と RDMA で複数台のメモリをプールし、4台は1台の推論の最大約3倍。512GB は「10月下旬」。ほかの構成は9月22日から届く。5,499ドル（教育は5,099ドル）は入門の M5 Ultra であり、512GB が2台の値段ではない。
10月15日の MLX 記事は、そのハードウェアに名前のあるモデルを載せた。Muse Spark Open は1台に入らないので、「1台買う」では話が閉じない。クラスタの話になる。MLX は Apple のオープンソース配列フレームワークで、Neural Accelerator が行列積をやり、jaccl が Thunderbolt を使う。記事の終わりは、ポート 8080 で OpenAI 互換のサーバを立て、OpenCode から叩く例だ。Apple が欲しいのは、フロンティア級オープンウェイトのデスクトップデモが Mac Studio で起きることであり、借りた GPU の上だけではない。
iPhone では起きていないし、Apple Intelligence の機能としても書かれていない。4.6倍は、より小さい密モデルの1台での最初のトークンだ。Muse Spark Open の加速比には流用できない。見出しを見て Mac mini を買うと、別の統一メモリを買う。493GB の重みとは桁が違う。
Meta が欲しいのは米国オープンウェイトの名前と、大口の再販を戻すライセンス
「米国で最も有能なオープンウェイト」は Meta の文だ。モデルカードの対照表は、すべての行で首位というわけではない。下に写すのは「どこが強いか」に関わる行だけ。推論設定は Meta が書く xhigh。点数はカードの数字であり、再測定ではなく、10月16日に Artificial Analysis を引き直したものでもない。
| カード上のベンチ | Muse Spark Open | 同じカードに見える対照 |
|---|---|---|
| MCP-Atlas | 89.2 | その行では最高。Qwen3.8 84.5、GLM 5.3 84.2、Kimi K3 82.3 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 39 | Qwen3.8 40、Kimi K3 44、GLM 5.3 45 |
| OSWorld Verified | 80.4 | Kimi K3 84.8 |
| Terminal-Bench 2.1 | 76.4 | Kimi K3 85.0、GLM 5.3 83.9、Qwen3.8 82.0 |
| DeepSWE 1.1 | 60 | Kimi K3 68、GLM 5.3 67 |
リードしている行はツール呼び出し（MCP-Atlas）だ。総合指数、コンピュータ操作、ターミナル、ソフトウェア工学の行では、カード上の Kimi、GLM、Qwen の方が高い。Meta が置いているのはエージェントと長い仕事であり、「すべてのボードで1位」ではない。デスクトップのデモは「家でも動かせる」を支える。同じ日に並んだ7つの API が、今週ほとんどの人が実際に触れる入口だ。
ライセンスは Hugging Face のモデルページにある。無料の利用、微調整、再配布を許すが、門が二つある。第一に、そのソフトまたは派生物を使う製品は、画面、文書、サイト、設定のいずれかに “Built with Muse Spark Open” を目立つように出す。第二に、自分または関連会社が API などに似た口で第三者へモデルの出力を渡すのは Model as a Service だ。連続する12か月の総収入が2,000万ドルを超えるなら、その形で出す前に Meta へ通知し、別の書面契約を結ぶ。社内利用、研究、そしてモデル自体をサービスとして売らず自分の製品機能に埋め込む場合は、第二の門を通らない。18歳未満は想定利用者ではない。オープンウェイトに商用の門があるのであって、Apache のファイル名を変えたものではない。
この Mac Studio 群を買わないなら、文書と一致する道は三つ
見出しは二社が何を狙うかを聞いている。自分の機械に落とすと、10月16日の文書と合うのは次だけだ。
- Muse Spark Open 自体を動かす：手順どおり M5 Ultra の 512GB を2台、または 256GB を4台。macOS 26.2、MLX 0.30.1、すべての組を Thunderbolt 5 で直結。512GB は8月25日リリースの「10月下旬」のまま。256GB の4台はその枠を待たない。
- 今週使いたいがクラスタは買わない：発表文が名指しした7つの API。価格表は Meta の発表文にないので、この記事は単価を作らない。
- 512GB の Mac Studio がすでに1台ある：Apple の表では Qwen 3.8 と Mistral Medium 3.5 は載る。Muse Spark Open は載らない。
- Mac mini だけ：統一メモリは 493GB の NVFP4 重みより桁が小さい。API を呼び、コンパイルし、署名する Mac にはなる。重みを置く機械にはならない。メモリが先に尽きる理由は、文末の関連記事にある。
まだ決まっていないのは二つ。512GB の Mac Studio がニュースリリースどおり10月下旬に売り出されるか、そしてホストされた API の請求がどうなるか。Apple はあの段落に、36.73トークン/秒と同じ列の、コンテキスト 65536 の生成速度をまだ書いていない。その数字が出るまでは、8192 の結果を100万トークンの速度と呼ばない。
質問
Mac mini 1台で Muse Spark Open は動くか？
動かない。Apple は NVFP4 の重みを約493GB とし、中間結果を足すと 512GB の Mac Studio 1台にも入らない。公式の Mac 経路は M5 Ultra Mac Studio の 512GB が2台、または 256GB が4台。
8160億パラメータは毎回すべて計算されるのか？
されない。MoE だ。カードはエキスパート256、トークンあたり8個が有効、有効パラメータは約420億と書く。8160億は合計。
36トークン/秒の条件は？
Apple の表：M5 Ultra 4台、テンソル並列、NVFP4、コンテキスト 8192、mlx_lm.benchmark、batch 1、生成128トークン。100万トークンではなく、この記事の計測でもない。
重みは商用に使えるか？
Muse Model License は多くの無料用途を許し、製品には Built with Muse Spark Open と出す。モデルを API として第三者に売り、会社と関連会社の連続12か月の総収入が2,000万ドルを超えるなら、Meta への通知と別契約が要る。社内利用と、自社製品の機能への埋め込みはこの条に入らない。
4.6倍は Muse Spark Open の前世代比か？
違う。4.6倍は1台の Qwen 3.8 と Mistral Medium 3.5 の最初のトークンで、M5 Ultra 対 M3 Ultra。Muse Spark Open に1台の行も M3 の行もない。
クラウドの Mac は、モデルを呼ぶ側に置く
Muse Spark Open の NVFP4 重みは、クラウドの Mac mini には入らない。16GB と 24GB の統一メモリは注文時に固定され、Xcode、シミュレータ、そして OpenRouter か別の場所に立てた MLX サーバを呼ぶエージェントに使う。機械は Apple シリコンの macOS なので、コンパイルと署名はネイティブのツールチェーンのまま、待機電力は低く、つけっぱなしに向く。変えるのはメモリの段だ。8月のリリースがまだ10月下旬としていた 512GB の Mac Studio を2台、先に買う話ではない。