Meta的Muse Spark Open登陆NVIDIA代理编码GB300 NVL72

Meta发布的Muse Spark Open和NVIDIA的部署细节标志着推动大型多模态模型更实用，适用于长期编码和代理式工作流。两家公司表示，该模型旨在让整个软件项目在NVIDIA GB300 NVL72 系统上运行时保持上下文，实现更高吞吐量的推理。

证据与背景

根据Meta在 2026-10-15年的公告，Muse Spark Open是一款开权重、编码优化的专家混合模型，拥有 816 亿个总参数和每个代币约 42 亿个活跃参数。Meta表示该模型采用 1,048,576-token上下文窗口，旨在实现代理编码、多步推理和复杂软件工程。NVIDIA的 2026-10-15 技术博客称，该模型基于Blackwell Ultra基础设施训练 GB300 NVL72 并针对代理编码工作流程进行了优化。

上下文窗口是推销的核心：Meta表示它可以容纳整个项目，包括依赖、遗留代码和数千个文件，而无需将任务拆分成多个部分。NVIDIA补充说，稀疏的MoE设计将每个令牌路由到八256专家，因此互连带宽对实现吞吐量至关重要。NVIDIA表示，GB300 NVL72将72 Blackwell Ultra GPU合并为一个单一机架规模的NVLink域，拥有130 TB/s的通信带宽。

Meta还表示，Muse Spark Open原生多模态，能够在文本、图像、音频和视频一通道处理。公司表示，该模型的1.8B感知编码器处理交错输入时，无需独立的模态流程。NVIDIA的博客将此框架为在调试或代码审查时混合截图、图表、错误日志和屏幕录制的工作流程提供了便利。

NVIDIA表示，该模型采用了针对Blackwell Ultra优化的 NVFP4 检查点，减少内存占用，并支持更大的KV缓存以支持更长时间的并发会话。Meta官方文档（背景引用）称， BF16 检查点约为 1.65 TB， NVFP4 检查点约 537 GB，未计入推理开销和KV缓存。这些数据强调了稀疏激活减少了每个令牌的计算量，但并未消除加载非常大模型权重的需求。

在性能方面，NVIDIA 表示，Muse Spark Open 运行代理 GB300 NVL72 工作负载后，每个 GPU 每秒最多可提供 50,000 个令牌，每个用户每秒最多可达 600 个令牌。公司还表示，部署选项包括 SGLang、vLLM 和 TensorRT LLM，采用 NVIDIA Dynamo 配方，将预填充与解码分离，并采用 KV 缓存识别路由。Meta 的许可条款，如背景所述，具有限制性，不应被视为无限制的开源许可。

背景中另有一条内容称，Meta在2026-09-02上推出了Muse Spark 1.3，并提升了代理和编码性能。10月15发布的版本是在该基础上继续的，但所提供的材料并未建立与竞争对手模型的独立对比，仅限于厂商声明。