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Muse Spark Open 816B-A42B
Meta エージェントコーディング画像入力長文
パラメータ
816B
アクティブ 42B（MoE）
いちばん小さい量子化
471GB
UD-Q4_K_XL
KV キャッシュ（8K・FP16）
0.86GB
公称コンテキスト 1M
乗るスペック
2/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後16bit各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化Muse Spark Open 816B-A42B は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント中位級（Claude Sonnet 5.5・Claude Sonnet 5 と同じくらい）。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 27%・Claude Sonnet 5.5 に 24%・Claude Haiku 5.5 に 56%（3 ベンチ・比べた相手 17 モデル）
- コーディング数字なし（判定できません）
- 検索・調べもの数字なし（判定できません）
- 知識・推論中位級未満。勝つ確率: Claude Sonnet 5.5 に 25%・Claude Haiku 5.5 に 32%（1 ベンチ・比べた相手 25 モデル）
- 数学数字なし（判定できません）
- 日本語数字なし（判定できません）
- 画像理解数字なし（判定できません）
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています（チェスや LLM のアリーナと同じ考え方）。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
Muse Spark Open 816B-A42Bクラウドモデル（点に乗せると名前）縦線は階層の目印（右ほど強い）
用途で変わる：チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 0 / 9・最小構成で 497 GB（うち KV 0.9 GB）
代表スペックでは乗りません。
乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・M5 Ultra 256GB・M5 Ultra 512GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 0 / 9・最小構成で 500 GB（うち KV 4.4 GB）
代表スペックでは乗りません。
乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・M5 Ultra 256GB・M5 Ultra 512GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 0 / 9・最小構成で 504 GB（うち KV 8.4 GB）
代表スペックでは乗りません。
乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・M5 Ultra 256GB・M5 Ultra 512GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB
用途ごとに見るベンチ
Muse Spark Open 816B-A42B はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0：Muse Spark Open 816B-A42B の数字なし
- τ²-Bench：Muse Spark Open 816B-A42B の数字なし
- SWE-bench Verified：Muse Spark Open 816B-A42B の数字なし
- Humanity's Last Exam：Muse Spark Open 816B-A42B の数字なし
- Artificial Analysis Intelligence Index同じ条件：26 モデル中 22 位。クラウドなら Mistral Large 4 (API)（26）と DeepSeek V4 Pro (API)（23）のあいだ
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件（推論モード・ツールの有無など）は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件（第三者が測定）スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 11.0 GB | — | — |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 11.0 GB | — | — |
| M5 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 12.0 GB | — | — |
| M4 16GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 12.0 GB | — | — |
| RTX 5080 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 15.0 GB | — | — |
| M5 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 18.0 GB | — | — |
| M5 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 Pro 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 18.0 GB | — | — |
| M4 24GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 18.0 GB | — | — |
| RTX 4090 24GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 23.0 GB | — | — |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 23.0 GB | — | — |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 23.0 GB | — | — |
| M5 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 24.0 GB | — | — |
| M4 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 24.0 GB | — | — |
| M2 Max 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 24.0 GB | — | — |
| M1 Max 32GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 24.0 GB | — | — |
| RTX 5090 32GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 31.0 GB | — | — |
| M5 Max 36GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 27.0 GB | — | — |
| M4 Max 36GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 27.0 GB | — | — |
| M3 Max 36GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 27.0 GB | — | — |
| M5 Max 48GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 36.0 GB | — | — |
| M5 Pro 48GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 36.0 GB | — | — |
| M4 Max 48GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 36.0 GB | — | — |
| M4 Pro 48GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 36.0 GB | — | — |
| M3 Max 48GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 36.0 GB | — | — |
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 47.0 GB | — | — |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 47.0 GB | — | — |
| M5 Max 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M5 Pro 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M4 Max 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M4 Pro 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M3 Max 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M2 Ultra 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M2 Max 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M1 Ultra 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| M1 Max 64GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 48.0 GB | — | — |
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 57.6 GB | — | — |
| M5 Ultra 96GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 72.0 GB | — | — |
| M3 Ultra 96GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 72.0 GB | — | — |
| M3 Max 96GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 72.0 GB | — | — |
| M2 Max 96GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 72.0 GB | — | — |
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 95.0 GB | — | — |
| M5 Max 128GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 96.0 GB | — | — |
| M4 Max 128GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 96.0 GB | — | — |
| M3 Max 128GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 96.0 GB | — | — |
| M2 Ultra 128GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 96.0 GB | — | — |
| M1 Ultra 128GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 96.0 GB | — | — |
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 115 GB | — | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 115 GB | — | — |
| M2 Ultra 192GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 144 GB | — | — |
| M5 Ultra 256GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 192 GB | — | — |
| M3 Ultra 256GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 192 GB | — | — |
| HPE Private Cloud AI Small（RTX PRO 6000 ×4）llama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 497 GB | 380 GB | — | — |
| M5 Ultra 512GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 384 GB | — | — |
| M3 Ultra 512GBMLX | 乗らない | MLX 4bit | 523 GB | 384 GB | — | — |
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗らない | MLX 4bit | 524 GB | 192 GB | — | — |
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 4bit | 524 GB | 768 GB | 1M | 31.6 |
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | 乗る | MLX 4bit | 526 GB | 1536 GB | 1M | 38.0 |
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7（200GbE 直結）・vLLM（Ray・テンソル並列） | 乗らない | BF16 | 1615 GB | 230 GB | — | — |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | BF16 | 1531 GB | 16.12 | meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B |
| GGUF | UD-Q4_K_XL | 471 GB | 4.96 | unsloth/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF |
| MLX | MLX 4bit | 496 GB | 5.22 | mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bit |
Hugging Face のファイルサイズ（本体の重みのみ）。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 816B（アクティブ 42B）（MoE）
- 層数
- 62
- KV を持つ層
- 46層×2,048要素（窓 2K）、16層×2,048要素
- 入力
- テキスト・画像・音声・video
- ライセンス
- muse-model-license
- 公開日
- 2026-09-15
- 配布元
- meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B
総816B・アクティブ42B（256エキスパート中8）。画像・音声・動画入力（エンコーダ約1.8B）。独自の Muse Model License（年商2,000万ドル超の API 提供は別契約）。公式は NVFP4 を2台の M5 Ultra 512GB か4台の 256GB で動かす手順を出している
起動コマンドの例
mlx_lm.server --model mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bitllama-server -hf unsloth/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF:UD-Q4_K_XL -c 8192ollama run hf.co/unsloth/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF:UD-Q4_K_XLvllm serve meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B --max-model-len 8192ECN 実測
このモデルの ECN 実測はまだありません。
ベンチマークと出典
| ベンチマーク | スコア | 出典 | 条件 | 日付 |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 76.4 | ベンダー | xhigh reasoning effort, temperature 1.0, vendor self-report (HF model card, read via unsloth mirror README); Terminus 2 harness | 2026-10-15 |
| Toolathlon Verified | 72.8 | ベンダー | xhigh reasoning effort, temperature 1.0, vendor self-report (HF model card, read via unsloth mirror README) | 2026-10-15 |
| MCP-Atlas | 89.2 | ベンダー | xhigh reasoning effort, temperature 1.0, vendor self-report (HF model card, read via unsloth mirror README) | 2026-10-15 |
| GPQA Diamond | 89 | ベンダー | xhigh reasoning effort, temperature 1.0, vendor self-report (HF model card, read via unsloth mirror README) | 2026-10-15 |
| Humanity's Last Exam | 61 | ベンダー | xhigh reasoning effort, temperature 1.0, vendor self-report (HF model card, read via unsloth mirror README); WITH tools (tools-off figure on the HLE-Diamond subset is 26.1, a different set) | 2026-10-15 |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 25 | 第三者 | third-party; Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 (scale not comparable to older index versions); variant: Muse Spark Open (Xhigh); page accessed 2026-11-07 | 2026-11-07 |