Artificial Analysis 實測 Meta Muse Spark Open
2026/10/24 — 10/24 10:23·2 個來源（全部）·3 篇報道（全部）
核心速覽 (Key Takeaways)
- Artificial Analysis 釋出了 Meta 新開放的 816B 權重模型 Muse Spark Open 的 AA-AgentPerf 結果，初步測試顯示在 4x NVIDIA GB300 或 B300 上每 MW 功耗吞吐約 150M tokens/s。
- 這是針對 Meta Muse Spark Open 開放模型釋出的第三方實測進展。
事件背景與詳細解讀
2026-10-24，Artificial Analysis 在 X 平臺發文稱，Meta 新發布了開放權重模型 Muse Spark Open，引數規模 816B（42B active）。Artificial Analysis 同日上線了 AA-AgentPerf 即時結果頁面，覆蓋 Muse Spark Open 等模型在智慧體任務上的表現，供使用者檢視。
初步測試顯示，在 4x NVIDIA GB300 或 B300 GPU 上，該模型每 MW 功耗吞吐可達約 150M tokens/s。目前事件進展到評測結果與頁面上線階段，後續暫無更多材料。
AI 綜合 2 篇報道生成 · 更新於 6 小時前
最新進展Artificial Analysis 上線了 Muse Spark Open 等模型的 AA-AgentPerf 即時結果頁面，供使用者檢視相關模型在智慧體任務上的表現。
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Artificial Analysis 上線了 Muse Spark Open 等模型的 AA-AgentPerf 即時結果頁面，供使用者檢視相關模型在智慧體任務上的表現。
想了解該模型智慧體表現可查即時榜單。
X：Artificial Analysis (@artificialanlys)官方AI 評分 40Artificial Analysis 上線了 Meta 新發布的 816B（42B active）開放權重模型 Muse Spark Open 的 AA-AgentPerf 結果。初步測試顯示，在 4x NVIDIA GB300 或 B300 GPU 上，該模型每 MW 功耗吞吐可達約 150M tokens/s。
看 Meta 新開源模型的實測吞吐與能耗。
X：Artificial Analysis (@artificialanlys)官方AI 評分 70
一位 Reddit 使用者在 LocalLLaMA 上，用 Artificial Analysis 的資料繪製了 11 個開放權重模型的得分與引數量對比。816B（啟用 42B）的 Muse Spark Open 得 39 分，180B（啟用 6B）的 Qwen3.8-Flash-Next 得 40 分；兩者的 Unsloth 4-bit GGUF 分別約 506GB 和 111GB，Meta 建議用兩臺 512GB 的 M5 Ultra Mac Studio 本地執行 Muse Spark Open。
一張圖看清開放權重模型的分數與體積取捨
Reddit · LocalLLaMAAI 評分 52
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