메타의 최대 오픈 가중치 모델은 "미국에서 만든 것 중 최고"다. 그 한정어의 이유는 메타 자신의 벤치마크 표에 있다

메타 슈퍼인텔리전스 랩스가 10월 15일 Muse Spark Open을 공개했다. 먼저 읽어야 할 것은 메타가 스스로 고른 제목의 표현이다. 회사는 이것을 "현재까지 가장 뛰어난 미국산 오픈 가중치 모델"이라고 불렀다. 가장 뛰어난 오픈 가중치 모델이 아니다. 미국산 중에서 가장 뛰어난 것이다.

그 한정어는 겸손이 아니다. 메타 자신의 벤치마크 표가 도달하는 결론이다.

공개된 것

Muse Spark Open은 총 8160억 파라미터에 토큰당 활성 420억 파라미터를 쓰는 전문가 혼합(MoE) 트랜스포머다. 62개 층, 256개 전문가 중 토큰마다 8개가 작동, 은닉 차원 8,192, 128개 쿼리 헤드와 16개 키-밸류 헤드의 그룹 쿼리 어텐션, 202,048토큰 어휘, 그리고 앞단에 18억 파라미터 Perception Encoder가 붙는다. 입력은 텍스트·이미지·영상·오디오, 출력은 텍스트, 컨텍스트 창은 100만 토큰이다.

가중치는 허깅페이스에 올라와 있고 Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Microsoft Foundry에도 미러링됐다. Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI가 호스팅하고, SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Transformers, MLX, llama.cpp, Unsloth가 지원한다. 배포 면적은 정말로 넓다.

다만 오픈 가중치는 오픈소스가 아니다. Muse Model License는 이 모델로 만든 제품에 "Built with Muse Spark Open" 표기를 요구하고, 모델이 "18세 미만 개인을 대상으로 하지 않는다"고 명시하며, 모델을 제3자에게 서비스 형태로 제공하는 라이선시는 그 서비스의 총매출이 연속 12개월 동안 2000만 달러를 넘는 시점에 메타에 통지하고 별도 서면 계약을 체결해야 한다고 규정한다. 내부 사용, 연구, 호스팅을 수반하지 않는 자사 제품 내장은 이 조건 밖이다.

표

아래 수치는 모두 메타의 모델 카드에서 나온 것이다. 제3자가 재현한 것은 하나도 없다.

메타가 앞선 영역은 에이전트의 도구 사용과 장기 과업이다. 반면 컴퓨터 조작, 소프트웨어 엔지니어링, 터미널 작업에서는 문샷의 Kimi K3에 뒤지고, 종합 지능 지수에서는 즈푸의 GLM 5.3에 뒤지며, 대학원 수준 과학 문제에서는 Qwen과 Kimi 양쪽에 뒤진다. 오른쪽 열에 놓인 회사는 모두 중국 기업이다. 메타가 지리적 수식어를 고른 것은 그럴 수밖에 없었기 때문이다.

메타가 큰 격차로 앞선 것은 거부 행동이다. 모델 카드는 내부 사이버 벤치마크에서 99.2퍼센트, 공개 세트 집계에서 94.8퍼센트의 탈옥 거부율을 보고한다. 같은 조건에서 Kimi K3는 각각 75.5퍼센트와 70.2퍼센트다. 여기에 정직성을 측정하는 MASK에서 98.1퍼센트, 에이전트 정렬 이탈에서 유해 행동률 0퍼센트, StrongREJECT v2에서 0.5(나머지 모델은 62.9~86.4)를 기록했다. 누구나 가중치를 내려받아 추가 학습할 수 있는 모델이라면, 이 격차가 SWE-bench 1점보다 중요하다. 메타의 저자들도 이 결과는 공개된 체크포인트에 대해서만 성립하며 변형된 버전은 덜 안전할 수 있다고 적어 두었다.

어려운 일은 애플이 했다

이번 공개의 나머지 절반이 더 뜻밖이다. 애플은 같은 날 자체 연구 글 "Local and Distributed Large LLM Inference with MLX and RDMA on Mac Studio"를 올려, MLX와 Thunderbolt 5 상의 RDMA — macOS 26.2에서 도입된 저지연 경로로 jaccl 백엔드로 노출된다 — 를 써서 파이프라인 병렬 또는 텐서 병렬로 여러 대를 묶어 모델을 돌리는 방법을 설명했다.

수치는 구체적이다. Muse Spark Open은 BF16으로 1.6TB 이상, NVFP4로 양자화하면 약 493GB를 필요로 해 한 대에는 들어가지 않는다. M5 Ultra Mac Studio 두 대는 파이프라인 병렬에서 초당 15.74토큰, 텐서 병렬에서 24.99토큰으로 디코딩한다. 네 대면 36.73토큰에 이르고, 첫 토큰까지의 시간은 8.4초에서 4.8초로 줄어든다. 메타의 표현은 "두 대의 Mac Studio가 1테라바이트 통합 메모리를 가진 한 대의 슈퍼컴퓨터처럼 동작한다"는 것이다. 애플 CEO 존 터너스는 "Muse Spark Open 급의 모델을 이 정도 효율로, 바로 책상 위에서 돌릴 수 있다는 것이 놀랍다"고 올렸다.

그 '책상'이 유보 조건이다. M5 Ultra Mac Studio는 96GB 메모리 구성이 5,499달러부터다. 이 구성이 요구하는 512GB 주문제작 옵션은 아직 출하되지 않았고 이달 말로 예상된다. 지금 나와 있는 256GB 모델도 이미 1만 달러를 넘는다. 네 대 메시 구성은 마감이 좋은 랙이다.

나흘 차이의 두 전략

메타는 10월 12일 첫 비공개 프런티어 모델 Muse Wonder를 공개했다. 가중치는 없고, 가장 좋은 버전은 월 200달러 구독 뒤에 잠겨 있다. 사흘 뒤 회사는 자사 최대 오픈 가중치 모델을 2000만 달러 매출 조항과 함께, 그리고 프라이버시 문제로 15년간 가장 큰 목소리로 맞서 온 상대와 손잡고 내놨다. 메타의 AI 책임자 알렉산더 왕은 이에 대해 자기 팀이 "엄마 아빠가 다시 사이좋게 지내게 돼 기쁘다"고 악시오스에 말했다.

두 공개는 연구 발표가 아니라 유통 전략으로 읽으면 모두 앞뒤가 맞는다. Wonder는 프런티어를 수익화한다. Spark Open은 그 아래 층을 범용재로 만들고, 미국 연구소들이 대체로 항저우와 베이징에 넘겨준 영역에 메타를 남겨 두며, 클라우드에서 빌리는 대신 개발자가 살 수 있는 하드웨어로 그것을 한다. 하지만 그것이 오픈 가중치 1위를 되찾아 오지는 않는다. 메타 자신의 표가 그렇게 말한다.

Sources: Meta AI Research: Introducing Muse Spark Open · Muse Spark Open model card on Hugging Face · Apple Machine Learning Research: Local and Distributed Large LLM Inference with MLX and RDMA on Mac Studio · 9to5Mac: Meta launches new Muse Spark Open model, optimized to run on Mac Studio · MacRumors: Meta and Apple Bring Muse Spark Open AI Model to Mac Studio · TechCrunch: Meta launches an open-weight model that runs on Macs · Techstrong.ai: Meta, Apple Partner to Bring Massive 816B-Parameter Muse Spark Open AI Model to Desktop Macs