Meta は10月15日、重み (モデルの中身) を公開する AI モデル Muse Spark Open を出した。パラメーターは全体で8160億、1回の計算で働くのはそのうち420億で、100万トークンの長い文脈を扱える。Meta はこれを、米国で作られた公開モデルとしてこれまでで最も高性能だと説明している。
同社は、Apple の M5 Ultra を積んだ Mac Studio 2台で動くよう最適化したとも書いた。クラウドに頼らず、手元の機械で最上位に近い AI を動かす道が、個人の机の上まで降りてきたことになる。ただし、その机に載る機械は安くない。
何ができるモデルか
Meta の発表によると、Muse Spark Open はプログラミングと、AI が手順を踏んで作業を進めるエージェント的な使い方を主な用途に作られた。長い作業、複雑なソフトウェア開発、何段階もの推論を得意とし、文字、画像、動画、音声を最初から一つのモデルで扱う。
性能の比較の数字は、発表の本文には載っておらず、評価の方法は別の報告に回されている。
どこで使えて、どこで落とせるか
使い方は大きく二つある。
- API で使う: Baseten、Fireworks AI、Groq、Modal、Nebius、OpenRouter、Together AI の各サービスで、公開当日から使える
- 重みを落として自分で動かす: Amazon SageMaker AI、Google Cloud Model Garden、Hugging Face、Microsoft Foundry Models で配布。Hugging Face では利用の申請を経てダウンロードする形で、精度の違う BF16 と NVFP4 の2種類の重みが並ぶ
推論の仕組みは SGLang、vLLM、TensorRT-LLM、Hugging Face Transformers、Apple MLX、llama.cpp、Unsloth に対応し、PyTorch で追加の学習もできる。
Mac Studio 2台という条件の中身
Meta の説明では、M5 Ultra の Mac Studio は1台に最大512GB の統合メモリを積め、2台でモデル全体を載せられる。裏返せば、メモリを最大近くまで積んだ上位構成を2台そろえることが前提になる。個人が気軽に買える機械ではない。
1秒あたりに何文字ほど返せるかといった速さの数字も、発表には書かれていない。手元で動くことと、仕事で待たずに使えることは別の話で、ここは実際に動かした人の報告を待つ部分だ。
それでも、自分の機械の中だけで動かせる意味はある。入力した文書やデータが外のサーバーに出ていかない。使った分だけ課金される心配もない。自分の仕事の文書で追加の学習をして、手元専用の AI に育てることもできる。
ライセンスの条件
重みは Meta 独自の Muse Model License で配られる。条文では、使う、複製する、改変する、追加で学習させる、配る、売る、といったことを無償で認めている。そのうえで、主に次の条件がつく。
- 使う製品やサービスの画面、説明書、ウェブサイト、設定メニューのどこかに「Built with Muse Spark Open」と目立つように表示する
- 利用方針 (Usage Policy) に従う
- AI モデルを API などで他社に提供する事業で、自社とグループの売上が12か月で2000万ドルを超える場合は、Meta に知らせて別の契約を結ぶ
この最後の条件は、社内での利用、研究、自社の製品の機能として組み込む使い方には当てはまらない。個人や小さな事業者が自分の道具として使う範囲なら、表示の義務を守れば足りる作りだ。
Meta は、公開に伴う懸念に対応するため安全面の追加の学習を行い、自社の評価の枠組みで公開の基準を満たしたとしている。評価の全文は「近日公開」とされている。
次に確かめるのは、Meta の研究ブログに出る評価の全文と、Hugging Face のモデルページの更新だ。速さの実測は、Mac Studio で動かした開発者の報告で見えてくる。
ことば
- オープンウェイト (公開モデル) — AI モデルの中身である重みを公開し、誰でも落として自分の機械で動かせるようにしたもの。使い方の条件はライセンスで決まる。
- 統合メモリ — Apple の M シリーズの機械で、CPU と GPU が同じメモリを分け合う仕組み。大きな AI モデルを1台に載せやすく、今回の「Mac Studio 2台」の前提になっている。
最上位に近い AI を手元で動かせるとしたら、あなたはそこで、外に出したくない何を扱わせるだろうか？
