有个叫 Muse Spark Open 的新模型悄悄上了 LMArena,现在就能在 Battle 模式里跟其他模型盲测对比,还能测它的 Agent 能力,去投个票吧。
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Meta 放出 8160 亿参数的多模态开放权重模型,能跑视频和音频,还能在 M5 Ultra 上本地跑,直接对标 Qwen 和 Kimi,开源玩家可以看看。
Meta 新开源的 Muse Spark Open,816B 总参数、百万 token 上下文,主打编程和智能体任务,现在已经能在 Agent Arena 亲手测了。
Meta 把 Muse Spark Open 接进了 Cline,还和 Apple 一起做了 MLX 优化,M5 Ultra 的 Mac Studio 本地就能跑编程智能体。
Meta 在 research.meta.ai 上线了 Muse Sparrow 的博客详情,想了解这个新模型 specs 的可以去原文看看。
Muse Sparrow 发布当天就能在 OpenRouter 上用了,Baseten、Fireworks 等四家都托管,想第一时间试新的可以直接去玩。
Meta 第一次放出 Muse 系列大模型权重,免费能商用,工具调用和防越狱成绩很强,写代码不如 Kimi K3,想本地跑得先看看钱包和内存条。
816B 的 MoE 模型压成 Q2_K 后一条命令就能本地跑,想试试超大模型本地部署的可以动手了。
Meta 放出了 816B 的开源模型 Muse Spark Open,主打编程和智能体,上下文有 1M token,还给了 NVFP4 权重,做代码库级任务可以看看。
Meta 这次放了个 816B 的开源模型,基于苹果 MLX 优化,两台 Mac Studio 就能跑起来,分数还能对标 K3 和 GLM-5.3,本地部署玩家可以看看。
muse spark 开源了,816B 参数但只激活 42B,上下文直接到 1M token,主打写代码和跑长任务,跑本地大模型的可以看看。
Meta 放了个 816B 的开源权重模型 Muse Spark Open,专攻智能体编程,1M 上下文还能吃视频和音频,OpenRouter 上已经能调,价格也便宜。
Meta 出了个开源模型 Muse Spark,还拉上 Apple 用 MLX 框架优化,两台 Mac Studio 就能跑,本地部署党可以看看。
Groq's inference speed makes a large sparse model practical for interactive coding agents, where latency often decides usability. Developers building agentic coding workflows can apply for the limited preview on GroqCloud and compare throughput against running the same weights on GPU providers.
Meta 放出了新的开源权重模型 Muse Spark Open,816B 总参数、100 万 token 上下文,还会上 Ollama,玩本地部署的可以蹲一下。
微软自家基座模型 MAI-Base-2 训完了,号称算力效率是 DeepSeek-V4-Pro-Base 的 4-12 倍,还顺手把省下的算力拿去训更大的模型。
Meta 放了个 816B 的开源模型 Muse Spark Open,支持 1M 上下文还能看图看视频,vLLM 当天就能跑,写代码的智能体场景可以试试。
Nathan Lambert 说美国开源权重模型终于追上中国模型了,此前从 2026 年 2 月起一直落后,这条推文能帮你了解双方差距的最新变化。
Meta 又出了个开放权重模型,Together AI 第一时间就能用,专门跑智能体编程,整库代码都能塞进上下文,搞开发的朋友可以试试。
Nathan Lambert 说美国终于有了能打的开放权重模型,之前只有 GLM 5.2 和 Kimi K3 这个级别,开发者值得关注。
Meta 把 MoE 和全模态塞进一个开放权重模型,专攻智能体场景,transformers 和 llama.cpp 当天就能跑,想本地部署的可以试试。
The 5x token-throughput claim targets local, on-device inference, a differentiator against cloud-only models of similar size. Developers running agents on their own hardware can test both models directly in Hermes Agent. Compared with other local multimodal options, Super VL's Hermes Bench score of 63.44 offers an early benchmark reference point.
Meta 把 816B 的 MoE 开源模型放上了 HuggingFace,42B 激活加 1M 上下文,专门冲着写代码和跑 Agent 来的。
xAI 的 Grok Voice 3.0 在 AudioArena 语音评测拿了第一,85.7% 的通过率压过 GPT Live 1 和 Gemini 的语音模型,想比比各家语音模型效果的可以看看。
A sparse 12B-active multimodal model running free inside a coding agent changes the cost math for developers running agentic coding sessions at volume. Engineers can point Cline at Nemotron 3.5 Super VL today and compare its video and document handling against Nemotron 3 Ultra directly.
The distribution breadth is the notable part: day-one hosting across seven inference providers plus four weight mirrors makes it easy to test Muse Spark Open without Meta's own stack. The Muse Model License's limited commercial terms mean teams should check whether their revenue scale qualifies for free use before shipping to production. Developers comparing open-weight options can benchmark it directly against similar offerings on Groq or Together AI.
Local deployment on a pair of Mac Studios lowers the hardware barrier for running an advanced open model outside data centres, cutting reliance on cloud GPUs. Developers building on-device or privacy-sensitive applications can start with MLX or llama.cpp and fine-tune via TorchTitan. Compared with NVIDIA-only stacks, this positions Apple silicon as a credible inference option for open models.
A 42B active parameter count suggests inference costs far below what the 816B total implies, which matters for teams self-hosting open weights. The 1M context window and native audio and video input position it as a direct alternative to closed frontier models for agent pipelines. Developers building on open-source models now have a US-trained option to weigh against Chinese open-weight releases like DeepSeek and Qwen.
美国又出一个开源权重模型,816B 参数、百万 token 上下文,主打写代码和跑智能体长任务,可以关注下权重何时放出。
微软 AI 的 Mustafa Suleyman 说他们用少 12 倍的算力就在代码评测上追平了 DeepSeek-V4-Pro-Base,不过细节还没发,先看看数据再说。
Google 把机器人要用的感知、控制、仿真全塞进 Gemini 4 Argon 一个模型,ERQA 基准拿了 87%,但演示里人工干预还不少。
微软自研模型 MAI-Base-2 训练顺利跑完,Suleyman 亲自发文预告,想跟 OpenAI 掰手腕的信号,可以留意后续正式发布。
微软 MAI 自研的 3 万亿参数基座模型曝光,后训练版本还在路上,想看微软怎么追 OpenAI 的可以蹲一下技术博客。
Black Forest Labs 回归,用 vLLM omni 就能自己跑它的开源图像模型,不用非得走 GPT image 的闭源 API。
Krea AI 出了新图像编辑模型 Krea 3,能把人物、服装、场景三张参考图合成一张图,CPI-Bench 拿 4.81 分只输 GPT Image 2.5。
博主说 OpenAI 未来 28 天内可能出新模型,他猜是 Astra 6.x 更新,时间点会和 Fable 5.5 撞车,可以看看他的推断依据。
NVIDIA 的 Nemotron 上 OpenRouter 了,想试 NVIDIA 自家开源模型的不用自己部署,一条链接就能调。
Combining vision and text in one model lowers latency and engineering overhead for agent pipelines that previously chained a vision model behind an LLM. Developers building document-reading, chart-interpreting agents should evaluate whether Nemotron 3.5 Super VL can replace their two-model setup and simplify context management.
快手的 Kling 4.0 视频生成模型全量放开了,还能走 MCP 和 CLI 接进自己的工作流,做视频的可以试试。
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