메타가 10월 15일 오픈 웨이트 모델 Muse Spark Open(뮤즈 스파크 오픈)을 공개했습니다. 오픈 웨이트(open-weight)는 모델 파일 자체를 내려받아 내 장비에서 돌릴 수 있게 푼다는 뜻입니다. 메타는 “지금까지 나온 미국 오픈 웨이트 모델 중 가장 뛰어나다”고 소개했고, 맥 스튜디오에서 돌아간다는 점을 앞세웠습니다. 이 맥에서 실제로 돌릴 수 있는지 모델 파일 크기와 호스팅 가격을 직접 조회해 보고, 나머지는 메타 공식 문서 기준으로 정리했습니다.
- 전체 8,160억 개 매개변수 중 한 번에 약 420억 개만 쓰는 코딩·에이전트용 모델입니다. 100만 토큰을 한 번에 읽고, 글·이미지·영상·소리를 받아 글로 답합니다.
- 모델 파일이 가장 작은 공식 버전도 533GB라 일반 노트북·데스크톱으로는 못 돌립니다. 메타가 말한 맥은 512GB 맥 스튜디오 두 대입니다.
- 보통 사람은 호스팅 API로 씁니다. 오픈라우터에 올라온 업체 다섯 곳 모두 입력 1.25달러·출력 4.25달러(100만 토큰당)로, 클로드 소넷 5.5의 절반 정도입니다.
공식 문서 기준 확인한 날짜 2026-10-17
- 다룬 소식
- 메타 Muse Spark Open 공개(2026년 10월 15일), 허깅페이스 공개, 호스팅 API 출시
- 직접 확인한 범위
- 허깅페이스·오픈라우터 공개 정보를 키 없이 조회(파일 크기, 승인 여부, 업체별 가격). 모델은 돌리지 않았습니다(메모리 부족, 내려받기 승인·API 키 필요)
- 실행 환경
- macOS, 애플 M1 프로, 메모리 16GB
- 라이선스
- Muse Model License(메타 자체 라이선스, 상업 이용에 조건 있음)
1. 무엇이 나왔나: 숫자로 보는 Muse Spark Open
메타 슈퍼인텔리전스 랩스가 만든 모델로, 메타 개발자 블로그는 “긴 호흡의 에이전트 작업에 맞춰 학습한 모델”이라고 설명합니다. 에이전트 작업은 AI가 파일을 열고 명령을 실행하며 여러 단계를 스스로 이어 가는 일을 말합니다.
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 매개변수 | 전체 8,160억 개, 토큰마다 약 420억 개만 사용(전문가 혼합 MoE 구조) |
| 한 번에 읽는 양(컨텍스트) | 100만 토큰 |
| 넣을 수 있는 것 | 글, 이미지, 영상, 소리 (답은 글로만) |
| 생각 깊이 | 낮음·중간·높음·매우 높음(xhigh) 네 단계. 모델 카드 기본값은 매우 높음 |
| 받는 곳 | 허깅페이스(메타 공식 원본·NVFP4), Unsloth·ggml-org 등이 만든 가벼운 버전 |
| 쓰는 곳(호스팅) | 베이스텐(Baseten), 파이어웍스(Fireworks AI), 모달(Modal), 네비우스(Nebius), 오픈라우터(OpenRouter), 투게더(Together AI), 그록(Groq, 제한 미리보기) |
| 클라우드 카탈로그 | 아마존 세이지메이커(SageMaker AI), 구글 클라우드 모델 가든(Model Garden), 마이크로소프트 파운드리(Foundry) |
전문가 혼합(MoE)은 모델 안에 작은 “전문가” 묶음을 여러 개 두고, 토큰마다 일부만 불러 쓰는 구조입니다. 그래서 계산은 420억 개 규모로 가볍지만, 파일과 메모리는 8,160억 개 전부를 담아야 합니다. 아래 2장의 숫자가 큰 이유입니다.
2. 내 컴퓨터로 돌릴 수 있나
결론부터 쓰면, 일반 노트북·데스크톱으로는 안 됩니다. 맨 위 화면처럼 허깅페이스에서 파일 크기를 조회해 보니 이렇게 나왔습니다.
| 버전 | 파일 크기(직접 조회) | 필요한 장비(공식 문서) |
|---|---|---|
| 메타 원본(BF16) | 1,644GB | 메모리 약 2TB급 GPU 서버 |
| 메타 NVFP4 | 533GB | GPU 메모리 700GB 이상(블랙웰 울트라 GPU 4개 또는 H200 8개) |
| MLX 4비트(맥용, 커뮤니티) | 533GB | M5 울트라 맥 스튜디오 512GB 두 대, 또는 256GB 네 대를 썬더볼트 5로 연결 |
| Unsloth 2비트(GGUF) | 조회 안 함 | 메모리 약 300GB(통합 메모리 또는 RAM+GPU 메모리 합) |
메타가 “맥에서 돌아간다”고 한 것은 이 셋째 줄입니다. 메타 연구 블로그는 맥 스튜디오 두 대를 이어 “1TB 통합 메모리를 가진 한 대처럼” 쓴다고 설명합니다. 이 맥은 메모리가 16GB라 가장 작은 2비트 버전이 요구하는 양의 약 19분의 1입니다. 파일을 받는 것부터 막히니, 이 글에서는 모델을 돌리지 않았습니다.
대신 이번 공개가 의미 있는 쪽은 회사입니다. 사내 서버에 올려 데이터를 밖으로 보내지 않고 쓰거나, 자기 데이터로 추가 학습할 수 있습니다. SGLang·vLLM·TensorRT-LLM·MLX·llama.cpp 같은 실행 도구가 지원한다고 메타가 밝혔습니다.
실행 기록
# <작업 폴더>/ , macOS, 애플 M1 프로 16GB. 공개 API를 키 없이 읽기만 함
$ cat mem.sh
echo "$(sysctl -n machdep.cpu.brand_string), memory $(( $(sysctl -n hw.memsize) / 1073741824 )) GB"
$ cat hf_size.sh
for r in "$@"; do curl -s "https://huggingface.co/api/models/$r?blobs=true" | python3 hf_size.py; done
$ cat or_price.sh
curl -s https://openrouter.ai/api/v1/models/meta/muse-spark-open/endpoints | python3 or_price.py
$ bash mem.sh
Apple M1 Pro, memory 16 GB
$ bash hf_size.sh meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4 mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bit
Muse-Spark-Open-816B-A42B 1644 GB gated=manual
Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4 533 GB gated=manual
Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bit 533 GB gated=False
$ bash or_price.sh
Modal input $1.25 output $4.25 /1M tokens
Together input $1.25 output $4.25 /1M tokens
Nebius input $1.25 output $4.25 /1M tokens
Fireworks input $1.25 output $4.25 /1M tokens
BaseTen input $1.25 output $4.25 /1M tokenshf_size.py는 파일 목록의 크기를 더해 GB로, or_price.py는 토큰당 가격을 100만 토큰당으로 바꿔 보여 주는 짧은 스크립트입니다.
3. 받으려면 승인 신청부터: 이름·생년월일·회사명
메타 공식 저장소는 내려받기 전에 신청서를 받습니다(위 화면). ③의 안내를 옮기면 “법적 이름, 생년월일, 회사 전체 이름을 줄임말 없이 적을 것, 제출 뒤에는 고칠 수 없음”입니다. 적은 정보는 메타 개인정보처리방침에 따라 처리된다고 적혀 있습니다.
맨 위 화면 ②처럼 맥용 MLX 버전은 커뮤니티가 다시 올린 것이라 승인 절차가 없습니다(gated=False). 그래도 라이선스는 같은 Muse Model License가 붙어 있으니, 아래 6장의 조건은 똑같이 지켜야 합니다.
4. 돌리지 않고 쓰는 법: 호스팅 API 가격 비교
대부분은 장비 대신 호스팅 업체의 API로 씁니다. 오픈라우터에서 업체별 가격을 조회하니 Modal·Together·Nebius·Fireworks·BaseTen 다섯 곳이 모두 같은 값이었습니다. 클로드·GPT 같은 급의 공식 가격과 나란히 놓으면 이렇습니다.
| 모델 | 입력 | 출력 | 예시: 입력 10만 + 출력 2만 토큰 |
|---|---|---|---|
| Muse Spark Open | 1.25달러 | 4.25달러 | 0.21달러 |
| 클로드 하이쿠 5.5 | 0.10달러 | 0.50달러 | 0.02달러 |
| 클로드 소넷 5.5 | 2.00달러 | 10.00달러 | 0.40달러 |
| 클로드 오퍼스 5.5 | 4.00달러 | 20.00달러 | 0.80달러 |
| GPT-6 루나 | 0.10달러 | 0.50달러 | 0.02달러 |
| GPT-6.1 솔 | 2.00달러 | 10.00달러 | 0.40달러 |
100만 토큰당 표준 가격입니다. Muse Spark Open은 오픈라우터 조회, 클로드는 앤트로픽 가격 문서(2026-10-17 확인), GPT는 오픈AI 가격 문서(2026-10-17 확인)입니다. 하이쿠 5.5는 10만 토큰 이하, GPT는 27만 2천 토큰 이하 요청 가격이라 예시도 그 안으로 잡았습니다. 한 번에 이보다 많이 넣으면 하이쿠 5.5와 GPT 두 모델은 값이 올라갑니다. 소넷·오퍼스 5.5는 100만 토큰까지 같은 값입니다.
정리하면 소넷 5.5·GPT-6.1 솔의 절반 정도이고, 하이쿠 5.5·GPT-6 루나보다는 10배쯤 비쌉니다. 오픈라우터 정보에는 생각(추론)을 끌 수 없는 모델로 표시되어 있어, 짧은 질문에도 출력 토큰이 생각 분량만큼 더 붙을 수 있습니다.
같은 값에 오픈라우터에는 메타의 비공개 호스팅 모델 Muse Spark 1.3도 올라와 있습니다. 메타는 두 모델의 차이를 따로 설명하지 않았습니다.
5. 성능: 회사 발표 수치로 본 위치
아래는 허깅페이스 모델 카드에 메타가 실은 수치 일부입니다. 메타가 고른 비교 대상은 다른 오픈 웨이트 모델이고, 클로드·GPT·제미나이와의 비교는 없습니다.
| 평가 | Muse Spark Open | Kimi K3 | GLM 5.3 | Qwen3.8 (2.4T) |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis 지능 지수 | 39 | 44 | 45 | 40 |
| MCP-Atlas (MCP 도구 쓰기) | 89.2 | 82.3 | 84.2 | 84.5 |
| Terminal-Bench 2.1 (터미널 작업) | 76.4 | 85.0 | 83.9 | 82.0 |
| OSWorld Verified (컴퓨터 화면 조작) | 80.4 | 84.8 | – | – |
| GPQA Diamond (대학원 수준 과학) | 89.0 | 93.5 | 91.7 | 93.5 |
같은 줄에서 가장 높은 값을 굵게 표시했습니다. 종합 지수만 보면 중국 회사들의 오픈 모델 셋이 더 높습니다. 메타가 말한 “가장 뛰어난”은 미국 오픈 웨이트 모델 안에서의 이야기입니다. MCP 도구를 고르고 부르는 평가(MCP-Atlas)에서는 비교 모델 중 가장 높았습니다.
안전 쪽 수치는 차이가 큽니다. 모델 카드의 거절 회피 공격 평가(StrongREJECT v2, 낮을수록 안전)에서 Muse Spark Open은 0.5, 나머지 모델은 62.9~86.4였습니다. 메타는 오픈 웨이트라 안전 장치 없이 돌릴 수 있는 점을 고려해 안전 학습을 더 했다고 밝혔고, 전체 안전 평가 보고서는 “곧” 낸다고만 했습니다.
6. 라이선스: 개인·회사 안에서 쓰기는 되고, 큰 서비스는 따로 계약
라이선스는 메타 자체의 Muse Model License입니다. 모델 카드에 정리된 핵심은 네 가지입니다.
- 표시 의무: 이 모델로 만든 제품의 화면·문서·웹사이트·설정 중 한 곳에 “Built with Muse Spark Open”(뮤즈 스파크 오픈으로 만듦)을 표시합니다.
- 모델 서비스 조건: 이 모델 자체를 API처럼 남에게 파는 사업이라면, 계열사 포함 최근 12개월 매출이 2천만 달러를 넘을 때 메타에 알리고 별도 계약을 맺습니다. 회사 내부 사용, 연구, 자기 제품 속 기능은 이 조건에서 빠집니다.
- 결과물: 모델이 만든 결과물에 메타가 소유권을 주장하지 않습니다.
- 사용 정책: 불법 행위, 악성 코드, 사칭, 안전 장치 우회 등에 쓰지 못하고, 18세 미만 대상 서비스용이 아닙니다.
MIT·아파치 같은 자유 라이선스와 달리 조건이 붙는 “오픈 웨이트”입니다. 상업 서비스에 넣을 계획이라면 원문을 직접 읽고 판단합니다.
아직 모르는 것
- 한국어 실력: 모델 카드는 “100개가 넘는 언어 데이터로 학습했다”고만 하고 언어 이름을 밝히지 않았습니다. 허깅페이스 페이지의 언어 태그도 영어(English) 하나입니다(3장 화면 ①). 잘 지원하는 언어 밖에서는 성능이 떨어질 수 있다고 적혀 있습니다.
- 독립 평가: 메타 밖에서 같은 조건으로 잰 결과는 아직 적습니다.
- 안전 평가 보고서: 전체 보고서는 아직 나오지 않았습니다.
7. 누구에게 쓸모 있나
- ✅ 사내 서버에 AI를 직접 올려야 하는 회사: 데이터를 밖으로 보내지 않고 코딩·에이전트급 모델을 쓸 수 있는 선택지가 하나 늘었습니다.
- ✅ API 비용을 줄이고 싶은 개발자: 지금 소넷 5.5에 맡기는 일을 절반 정도 값에 시험해 볼 만합니다. 다만 같은 품질로 해내는지는 직접 비교해 보고 정합니다.
- ✅ MCP 도구를 많이 붙여 쓰는 자동화: 회사 발표 도구 호출 평가(MCP-Atlas)가 비교 모델 중 가장 높았습니다.
- ❌ 노트북에서 내 AI를 돌려 보고 싶은 개인: 메모리가 수백 GB 단위로 필요합니다.
- ❌ 클로드·챗GPT 구독으로 충분한 사람: 이번 소식으로 바뀌는 것이 없습니다.
이번 주 다른 새 모델 소식은 제미나이 4 아르곤 글과 GPT-5.5 종료 글에 정리했습니다. 클로드 코드와 코덱스를 같은 일로 비교한 결과는 클로드 코드 vs 코덱스 글에 있습니다.
자주 묻는 질문
뮤즈 스파크 오픈은 무료인가요?
모델 파일은 승인을 받으면 무료로 받을 수 있습니다. 다만 돌릴 장비가 수백 GB 메모리급이라, 보통은 호스팅 API를 쓰고 사용량만큼 냅니다. 값은 4장 표에 있습니다.
메타 AI 앱에서 쓰는 뮤즈 스파크와 같은 모델인가요?
오픈라우터에는 Muse Spark 1.3(비공개)과 Muse Spark Open이 따로 올라와 있고, 메타 공식 블로그도 둘의 관계를 설명하지 않습니다. 같은 모델이라고 볼 근거는 아직 없습니다.
M4·M5 맥북 프로로는 안 되나요?
메타가 밝힌 가장 작은 구성도 2비트 버전에 메모리 약 300GB입니다. 내 맥의 메모리는 애플 메뉴 > 이 Mac에 관하여에서 확인하고, 300GB보다 작으면 돌릴 수 없다고 보면 됩니다. 메타가 예로 든 맥도 512GB 맥 스튜디오 두 대입니다.
한국어로 써도 되나요?
공식 문서에 한국어 지원 여부가 없습니다. 쓰기 전에 평소 하던 한국어 요청 몇 개로 답을 확인해 보는 것이 안전합니다.
출처
메타 개발자 블로그(Build with Muse Spark Open), 메타 연구 블로그, 허깅페이스 모델 카드·라이선스, 오픈라우터 모델 페이지, 테크크런치 보도(2026-10-15), 앤트로픽 가격 문서, 오픈AI 가격 문서 (2026-10-17 확인)