Apple과 Meta, 고성능 Mac에서 Muse Spark Open 로컬 실행 추진

Apple과 Meta는 개발자가 고성능 Mac에서 AI 모델 'Muse Spark Open'을 로컬로 실행할 수 있도록 협업을 진행하고 있다. 기사 발췌문에서는 지원 기종이나 제공 시기 등 자세한 내용을 확인할 수 없다.

Canva, 첫 자체 개발 이미지 모델 'Craft' 발표

Canva가 첫 자체 개발 이미지 생성 모델 'Craft'를 공개했다. 최대 2K 해상도와 30개 이상의 화면 비율을 지원하며, 55개 언어의 텍스트 렌더링과 Magic Layers를 통한 편집 가능한 레이어 분할을 지원한다. 모든 사용자가 Dream Lab과 공개 API에서 이용할 수 있으며, ChatGPT 및 Gemini와의 MCP 연동은 향후 예정되어 있다.

AINews：DeepSeek V4.1 Flash 1017、MiniMax M3.1 Flash、Mercury 3 등 10월 16~19일 AI 동향 정리

Latent Space의 AINews가 10/16~10/19 동향을 정리했다. DeepSeek V4.1 Flash 1017은 총 552B 파라미터·활성 16B, 1M 토큰, MIT 라이선스의 MoE 모델이며 AA Intelligence Index는 45다. MiniMax M3.1 Flash는 가중치를 10월 23일 공개할 예정이다. Mercury 3, Meta Muse, Anthropic Public Benefit Fund 등도 다룬다.

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AI at Meta가 소비자용 하드웨어에서의 에이전트형 작업을 위해 설계된 30B 오픈 웨이트 모델 Muse Glimmer의 기술 보고서를 공개했다. 단일 소비자용 GPU를 탑재한 Mac이나 PC에서 4비트 정밀도로 실용적인 속도로 동작한다. 비슷한 규모의 오픈 모델 가운데 도구 사용과 다단계 계획 부문에서 앞서 있다고 한다.

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Meta는 오하이오주 New Albany의 기가와트급 슈퍼클러스터 「Prometheus」에서 Muse Wonder를 포함한 Muse 기반 모델을 학습했다고 밝혔다. Muse Wonder 학습에서 사전 학습의 goodput은 85% 이상, 강화 학습은 90% 이상이며, 평균 중단 간격은 약 47K GPU 시간이다. 수십만 개 규모의 GPU에서는 일부 호스트의 성능 저하가 전체 학습을 지연시키므로, 대규모에서의 내결함성을 중시하여 설계했다고 한다.

Apple과 Meta, Mac Studio에서 Muse Spark Open AI 모델을 로컬로 실행하는 추진

Apple과 Meta가 협력해 개발자가 고사양 Mac에서 AI 모델 「Muse Spark Open」을 로컬로 실행할 수 있도록 하는 작업을 추진하고 있다. 원문에 제공된 부분에는 대응 Mac의 구체적인 사양과 성능, 제공 시기 등 세부 정보는 나와 있지 않다.

Meta, Muse Spark Open으로 미국 오픈웨이트 수준을 끌어올리다... 프론티어 판도를 논하다

Nathan Lambert는 Meta가 공개한 Muse Spark Open을 미국산 오픈 모델 중 압도적으로 가장 강하다고 평가했다. 성능은 GLM 5.2보다 위이고 DeepSeek V4.1 Flash 부근이며, GLM 5.3이나 Kimi K3에는 미치지 못한다고 보았다. 또한 독자적인 라이선스의 제약이 보급의 걸림돌이 될 수 있다고 지적했다.

Latent Space「AINews」, Muse Spark, Open 및 Gemini 4 Argon 등 10월 15~16일 AI 동향 총정리

Latent Space는 10월 15~16일자 AINews를 정리했다. Meta의 816B/42B active MoE 모델 「Muse Spark Open」과 Reflection Beam 1.0 등 오픈 웨이트 공개를 중심으로 다뤘다. 또한 새 프로그램 「High Taste Testers」의 시험 방송도 알렸다. Gemini 4 Argon, Claude, GPT-6 Astra Pro 업데이트, 추론 하드웨어 비교, 안전성, 정책 이슈도 함께 다뤘다.

[AINews] Goodfire 논문, 다의성에 대한 시각에 일석… 같은 날 Meta Muse Spark Open 등 각사 모델 공개

Goodfire의 Nick Cammarata는 신경망은 이미 해석 가능한 상태라는 취지의 논고를 공개했으며, 다의성(polysemanticity)과 중첩(superposition)의 상당 부분은 에이전트 기반 분석으로 해결할 수 있다고 주장했다. 같은 날 Meta는 총 파라미터 816B, 활성 파라미터 42B의 MoE 구조로 1M 토큰 컨텍스트를 지원하는 Muse Spark Open을 공개했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서는 39점을 기록해 미국 오픈 웨이트 모델 중에서는 1위이지만, GLM-5.3(45점)과 Kimi K3(44점)에는 미치지 못했다.

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Meta Superintelligence Labs의 Muse Wonder가 Cursor에서 이용 가능해졌다. 기본 effort 설정에서 CursorBench 46.1%를 기록했으며, Muse 모델 중 가장 높은 점수다. 가격은 입력 $4/M 토큰, 출력 $20/M 토큰이다.

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Meta의 Omnilingual ASR이 TIME의 'Best Inventions of 2026' 중 하나로 선정되었다. 1,600개 이상의 언어를 지원하는 ASR 모델 제품군으로, 기존 어떤 ASR 시스템도 지원하지 못했던 저커버리지 언어 500개를 포함한다. 대부분의 ASR은 온라인에 자료가 많은 일부 언어에 집중되어 있었으며, 이번 공개는 보편적인 전사 시스템을 향한 큰 진전으로 평가된다.

Meta, Mac에서 구동되는 오픈 웨이트 모델 'Muse Spark Open' 공개

Meta는 미국에서 '가장 높은 성능'을 갖췄다고 밝힌 오픈 웨이트 모델 'Muse Spark Open'을 공개했다. 816B 파라미터와 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖췄으며, Meta가 공개한 평가 결과에서는 다른 주요 오픈 웨이트 모델보다 우수한 성능을 보였다고 한다. Apple 컴퓨터에서의 로컬 실행을 전제로 설계되었으며, 여러 API 플랫폼에서 이용할 수 있다.

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Meta AI가 오픈 웨이트 모델 「Muse Spark Open」을 공개했다. 미국산 오픈 웨이트 모델로서 “지금까지 중 가장 높은 성능”이라고 자리매김하고 있다. 총 파라미터 816B, 활성 파라미터 42B, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있으며, 텍스트·이미지·동영상·음성을 네이티브로 지원한다.

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Muse Wonder와 Muse Wonder Full은 개인용 및 전문가용 에이전트형 작업에서 SOTA 성능을 발휘한다. 이 모델들의 자세한 내용은 연구자용 블로그에서 소개하고 있다. https://go.meta.me/musewonder

Meta, Muse Wonder와 Muse Wonder Full 발표… 제3자 평가에서 프런티어급에 근접

Meta Superintelligence Labs(MSL)가 2세대 모델군인 Muse Wonder와 Muse Wonder Full을 발표했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index v4.3에서 Full(max)은 56점, Wonder(max)는 52점을 기록해 Muse Spark 1.3(max)의 48점을 웃돌았다. Wonder는 입력 $4, 출력 $20(100만 토큰당), 1M 컨텍스트로 제공되며, Full은 가격이 공개되지 않았고 Muse Code 구독자에게만 제공된다.

llm-meta-ai 0.2 출시, Meta AI의 신규 모델 Muse Wonder 지원

Simon Willison이 Meta AI의 신규 모델 Muse Wonder를 지원하는 llm-meta-ai 플러그인 0.2를 공개했다. Meta는 해당 모델을 "가장 높은 성능의 모델"로 소개하고 있으며, Artificial Analysis는 Muse Wonder (Max)를 GPT-6.1 Sol과 동등하다고 평가했다. Willison은 추론 수준 6단계에서의 그림 생성 결과를 Muse 1.3, Muse 1.2와 비교했다.

Meta, 로컬 에이전트 지원 멀티모달 모델 Muse Glimmer 공개… Apache 2.0으로 제공

Meta가 Muse에서 30B 파라미터로 증류한 멀티모달 모델 Muse Glimmer를 Apache 2.0 라이선스로 공개했다. 로컬 환경의 에이전트 용도를 염두에 둔 모델이며, transformers, llama.cpp, vLLM, Inference Endpoints가 day-0부터 지원한다. Hugging Face Hub에서 내려받을 수 있다.