Meta、816BのMuse Spark Openを重み公開。4ビット版はB200 1ノードで動作

📖 この記事で分かること

• 816B・アクティブ42BのMoEモデルの規模
• BF16版とNVFP4版で必要になるGPU構成
• 100万トークン文脈で膨らむKVキャッシュ量
• 独自ライセンスにある収益2,000万ドルの線

💡 知っておきたい用語

• アクティブパラメータ: 全体のうち、1トークンを処理するたびに実際に計算へ使われる部分。全社員のうち、その案件に呼ばれた担当者だけが動くイメージです。

最終更新日: 2026年10月17日

▶ 公式ページ

• Muse Spark Open のモデルページ(Hugging Face)
• Meta Muse Spark Open の紹介記事(Hugging Face Blog)

Muse Spark Open の概要

この記事のポイント

• Metaが2026年10月15日、Muse Spark Open(2026年10月時点)の重みを公開しました。
• 総816B・アクティブ約42BのMoE、文脈長は最大100万トークン(2026年10月時点)。
• BF16版はH200×8基のノード4台、NVFP4版はB200のノード1台で動作します。

自社の GPU でマルチモーダルの大規模モデルを動かしたい開発チームは、800B 超のオープンウェイトモデルを、マルチノード構成を組まずに B200 のノード 1 台で評価できるようになりました。Meta が 2026 年 10 月 15 日に重みを公開した「Muse Spark Open」は、4 ビット量子化版(NVFP4)ならこの 1 ノードに収まります。ただし量子化前の BF16(16 ビット浮動小数点)版は 4 ノード構成が前提で、長文脈で使う場合のメモリと独自ライセンスの条件は、評価の前に確かめておく必要があります。

モデルはテキスト・画像・音声・動画を入力できる MoE【エムオーイー】(専門家混合: 入力ごとに一部の「専門家」層だけを動かす構成)です。Hugging Face の紹介記事によると、総パラメータは約 8,160 億(816B)で、トークンごとに動くのは約 420 億(42B)です。文脈長は最大 100 万トークンとされています。

規模・動作環境・対応エンジン

導入判断に直結するのは、精度の形式ごとに必要な GPU 構成が大きく違う点です。紹介記事は 2 つの構成を示しています。

NVFP4 は NVIDIA の 4 ビット浮動小数点形式で、重みを 4 ビットに量子化して容量を抑えたものです。BF16 版は 32 基の GPU にまたがるため、ノード間通信を含めたクラスタが前提になります。

推論エンジンでは、SGLang(大規模モデル向けの推論サーバー)への対応がテキスト・画像・音声・動画の入力をサポートしていると紹介記事は説明しています。

用途について、Hugging Face の紹介記事は、Meta がこのモデルをエージェント型のコーディング向けに学習させたと説明しています。具体的にはコードベースを読む、コードを書いてデバッグする、ツールを呼ぶ、という作業です。たとえば社内リポジトリを外部 API に出さずにコーディングエージェントを動かしたいチームにとって、自社環境に置ける候補の 1 つになります。

評価前に押さえたい制約

スペック表の数字どおりに使えるとは限らない点が 2 つあります。メモリ見積もりとライセンスです。

100万トークン文脈のメモリ

紹介記事によると、BF16 では KV【ケーブイ】キャッシュ(生成中に過去トークンの計算結果を保持する領域)がトークンあたり約 250KB で、100 万トークンの文脈を丸ごと使うと KV キャッシュだけで約 266GB になります。重みとは別にこの量が乗るため、長文脈を前提にした用途では、文脈長を何トークンまで使うかで必要なメモリが大きく変わります。

なお 266GB は BF16 での値です。NVFP4 版の B200 1 ノード構成で 100 万トークンをどこまで使えるかは、この数字だけでは判断できません。評価では、想定する文脈長で実際のメモリ消費を測る必要があります。

独自ライセンスの収益条件

ライセンスは Apache 2.0 のような汎用ライセンスではなく、独自の「Muse Model License」です。モデルページのライセンスには、総収益が 2,000 万米ドル(他通貨での相当額を含む)を超える事業者に対する条件があります。社内利用でも商用サービスへの組み込みでも、自社がこの線を超えるかどうかと条件の中身を、モデルページのライセンス本文で確かめてから評価を進めるのが安全です。

編集部の見方

編集部は、多くのチームにとっての現実的な入口は NVFP4 版を B200 1 ノードで評価することだと見ています。

• 根拠1: BF16 版は H200 を 32 基使う 4 ノード構成が前提で、検証のためだけにマルチノード環境を用意するコストは小さくありません。NVFP4 版は 1 ノードで動くと紹介記事が明記しています。
• 根拠2: アクティブは約 42B と総量の約 5% で、Meta はエージェント型コーディング向けに学習させたとされています。社内コードを外に出せない開発チームが自前ホストのコーディングエージェントを比較する際の候補として、評価対象に加える理由があります。
• 根拠3: 一方で、BF16 で 100 万トークンを使うと KV キャッシュだけで約 266GB に達します。「最大 100 万トークン」は上限であって、手元の構成で使える長さとは別に見積もる必要があります。

ライセンスの収益条件は、技術評価より先に法務と確認しておく項目です。性能が合っても、条件で採用できなければ評価コストが無駄になるからです。

この見方が変わる条件: NVFP4 版と BF16 版の精度差が大きいと分かった場合は、1 ノードで動くことの利点が薄れ、BF16 での評価を優先すべきかを考え直すことになります。

よくある質問

Q: 商用サービスに組み込めますか?

A: ライセンスは独自の「Muse Model License」で、総収益が 2,000 万米ドルを超える事業者には条件があります。条件の中身はモデルページのライセンス本文で確認してください。

Q: 最小構成ではどの GPU が必要ですか?

A: 紹介記事によると、NVFP4 版は B200 のノード 1 台で動きます。BF16 版は transformers で H200 を 8 基積んだノード 4 台(TP=32)が示されています。

Q: 画像や音声も入力できますか?

A: モデルはテキスト・画像・音声・動画を扱う設計で、SGLang への対応もこの 4 種類の入力をサポートしていると紹介記事は説明しています。

まとめ

Meta は 2026 年 10 月 15 日、総 816B・アクティブ約 42B の MoE モデル Muse Spark Open の重みを公開しました。NVFP4 版は B200 1 ノードで動くため、単一ノードで評価を始められます。ただし長文脈では KV キャッシュが大きく膨らみ、独自ライセンスには収益 2,000 万ドルを境にした条件があります。導入を検討する場合は、想定する文脈長でのメモリ見積もりとライセンス確認を先に済ませる必要があります。

【用語解説】

• オープンウェイト: 学習済みモデルの重み(パラメータ)が公開され、自前の環境にダウンロードして動かせる形態。ライセンス条件は個別に定められます。
• テンソル並列(TP): 1 つの層の計算を複数の GPU に分割して同時に処理する方式。TP=32 は 32 基の GPU で分担する構成です。
• BF16: 16 ビット浮動小数点形式の一種。量子化前の基準となる精度として使われます。

引用元:

• [1] Meta Muse Spark Open(Hugging Face Blog)
• [2] Muse-Spark-Open-816B-A42B(Hugging Face)

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