메타, Muse Spark Open 공개…내려받아 직접 돌릴 수 있다

메타가 10월 15일(현지시간) Muse Spark Open의 모델 가중치를 공개했다. 가중치는 AI가 학습한 결과를 담은 데이터다. 이용자는 이 데이터를 내려받아 자기 장비에서 모델을 돌릴 수 있다. 메타는 주요 용도로 코딩과 여러 단계를 스스로 처리하는 AI(에이전트) 작업을 꼽았다.

영상까지 읽는 모델, 성능은 어느 정도일까

Muse Spark Open은 글은 물론 이미지, 음성, 영상도 입력받는다. 답은 글로 내놓는다. 한 번에 읽을 수 있는 분량은 최대 104만8576토큰이다. 토큰은 AI가 글을 처리할 때 쓰는 글자 조각 단위다. 모델 크기는 8160억 개이고, 답을 만드는 각 단계에서는 그중 약 420억 개만 쓴다.

이번 공개로 Muse Spark 계열을 쓰는 방법이 늘었다. 메타는 지난 4월 첫 Muse Spark를 발표하고 Meta AI 앱과 웹에서 쓸 수 있게 했다. Muse Spark Open은 이용자가 직접 돌릴 수 있는 공개판이다. 외부 업체를 거쳐 개발자가 서비스에 붙여 쓰는 방식도 고를 수 있다.

메타는 직접 측정한 성능 시험에서 JobBench 61.8점, MCP-Atlas 89.2점, Terminal-Bench 2.1 58.5점을 기록했다고 밝혔다. 같은 비교표에는 Qwen3.8, GLM 5.3, Kimi K3도 함께 올렸다. 더 디코더는 Muse Spark Open이 성능 시험에서 중국의 주요 가중치 공개 모델들과 대체로 비슷한 수준을 보였다고 보도했다.

내 컴퓨터에서 돌릴 수 있을까

직접 돌리려면 장비 요구량을 먼저 봐야 한다. 답을 만들 때는 모델 일부만 쓰지만, 돌리는 동안에는 전체 가중치를 메모리에 올려야 한다. 메타 문서에 따르면 기본 형식의 가중치는 약 1.65TB이고, 운영에는 GPU 메모리 약 2TB를 잡아야 한다. 용량을 줄인 형식은 가중치가 약 537GB로, 최소 GPU 메모리가 700GB다.

메타는 애플 M5 Ultra Mac Studio 두 대에서도 돌릴 수 있다고 밝혔다. 장비를 따로 갖추지 않는 이용자는 외부 서비스로 쓰면 된다. 발표일부터 허깅페이스 등에서 가중치를 받을 수 있다. Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI에서도 서비스에 붙여 쓸 수 있다. 이용료는 업체마다 다르다.

무료로 쓸 수 있는 조건은

가중치는 라이선스 조건을 지키면 무료로 쓸 수 있다. 메타의 사용 정책을 따라야 하고, 제품 안에 출처를 표시해야 한다. 모델을 서비스로 제공하는 사업자는 조건이 하나 더 붙는다. 최근 연속 12개월 총매출이 2000만 달러를 넘으면 모델을 서비스에 올리기 전에 메타와 별도 서면 계약을 맺어야 한다. 메타는 안전성을 위한 추가 학습을 적용했고, 용도에 맞는 보호 장치를 함께 쓰라고 권고했다.

메타는 100개가 넘는 언어의 데이터로 학습했다고 밝혔다. 한국 이용자라면 한국어 작업 성능과 국내에서 쓸 수 있는 외부 서비스의 조건을 따져 봐야 한다. 결국 이번 공개로 달라진 점은 직접 돌리기와 외부 서비스 중에서 고를 수 있게 됐다는 것이고, 도입 비용은 장비와 요금, 상업 이용 조건에 따라 갈린다.