缪斯火花开放

【HN用户评论摘要】 人工分析表明：Qwen3.8 Flash Next 和 GLM 5.3 Flash 的性能较差，这两者都可以在单个 B300 上运行。我认为 Meta 在开放权重领域还需要追赶。顺便说一句，人工分析只能提供最高推理级别的比较，这对于大批量生产用例来说几乎无法使用，这确实很不幸。我真的希望他们开始在这些模型中提供中低推理水平的比较，因为 由于这里有很多评论认为这不是开放重量，所以我查看了许可证。基本上，您可以自由使用此功能，但本条款除外：> 如果被许可方或其任何附属公司通过 API 或类似接口向第三方提供人工智能模型作为产品或服务的访问权限，其中第三方接收此类模型的输出（“模型即服务”），并且被许可方及其附属公司的总收入超过二十 (20) 百万美元 他们付出了相当大的努力来确保该模型基本上可以在从 Unsloth 到 MLX 的每个模型运行器上运行，https://dev.meta.ai/docs/muse-spark-open/deploy 就像我上周说的。 我认为扎克斯最初的美洲驼论文本周被证明更加正确。情报上的租金市场从未实现，如果你有前沿模型，你可以收取租金（几周，也许一个月）。 但在达到一定的能力水平之后，价格才是推动决策的因素。Zuck 正在做他真正擅长的事情，并在网络周围构建护城河（Muse 非常有粘性），现在我们都将在 Meta 的模型上进行标准化，我们将优化它 低、中、高和 xhigh 的鹈鹕：https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...我必须通过 OpenRouter 运行它们 - 我无法访问可以处理这种大小模型的机器。为了比较：Muse Wonder：https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...Muse 1.3： https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...这个来自 Meta AI 之前的开放权重模型 Muse Glimmer，它确实在我的笔记本电脑上运行：https://tools.simonwillison.n 原始链接：https://research.meta.ai/blog/muse-spark-open