메타 Muse Spark Open, 키미 K3 앞섰다지만 자체 벤치마크…외부 검증은 없다

메타(Meta)가 10월 15일(현지시각) 오픈웨이트(open-weight, 학습된 가중치를 공개해 누구나 내려받아 쓸 수 있는 방식) 모델 ‘Muse Spark Open’을 공개했다. 메타는 이 모델을 “지금까지 나온 미국 오픈웨이트 모델 중 가장 뛰어나다”고 소개했다. 파라미터(모델의 크기를 가늠하는 학습 변수) 수는 8,160억 개이고 컨텍스트 창은 최대 100만 토큰이다. 가중치는 이날부터 허깅페이스(Hugging Face)에서 내려받을 수 있다.

메타가 내세운 비교 상대는 중국 모델이다. 자체 벤치마크에서 키미 K3와 GLM 5.3 등을 여러 항목에서 앞섰다는 주장이다. 이 모델은 애플의 M5 울트라 칩을 단 맥 스튜디오에서 로컬로 돌리도록 최적화됐다.

8,160억 파라미터에 활성 420억…텍스트·이미지·영상·오디오 지원

Muse Spark Open은 총 8,160억 개 파라미터 가운데 420억 개가 활성화되는 구조다. The Decoder에 따르면 텍스트와 이미지, 영상, 오디오를 모두 지원한다. 코딩과 에이전트 작업(AI가 여러 단계를 스스로 수행하는 업무)에 맞춰 만들어졌다. 테크크런치(TechCrunch)는 이 모델이 처음부터 멀티모달로 설계됐고 복잡한 코딩과 에이전트 업무에 쓰도록 만들어졌다고 전했다. 엔가젯(Engadget)은 파라미터 규모를 ‘8,000억 개’로 적었다. 메타 발표를 인용한 다른 매체들은 8,160억 개로 보도해 표기가 엇갈린다.

라이선스는 무료 사용이 기본이다. 다만 모델을 쓸 때 “Built with Muse Spark Open”이라는 표기를 달아야 한다. 이 모델을 API 서비스로 제공하려는 업체 가운데 연 2,000만 달러를 넘게 벌어들이는 곳은 메타와 별도 계약을 맺어야 한다. 소규모 개발자와 기업은 표기 조건만 지키면 되는 구조다.

테크크런치는 메타가 이 모델을 여러 API 플랫폼을 통해 바로 제공하고 있다고 전했다. 직접 내려받아 돌릴 여력이 없는 쪽도 API로 접근할 길을 열어 둔 셈이다. 오픈웨이트 모델은 폐쇄형 모델보다 비용 효율이 높고 투명성과 유연성에서 이점이 있다.

키미 K3·GLM 5.3·큐원 3.8과 붙었다…메타가 내민 성적표

The Decoder에 따르면 메타는 JobBench, MCP-Atlas, HLE-Diamond, ZeroBench 같은 벤치마크를 제시했다. 여러 항목에서 큐원 3.8과 GLM 5.3, 키미 K3를 크게 앞선다는 주장이다. 엔가젯은 메타의 공개 자료를 근거로 GLM 5.3과 키미 K3를 에이전트 작업과 시각 추론에서 능가한다고 전했다. 모두 메타가 공개한 자체 평가 결과이고 외부 검증 내용은 확인되지 않는다.

메타 스스로도 한계를 인정했다. The Decoder는 Muse Spark Open이 메타의 유료 모델인 Muse Wonder Full 계열에는 한참 못 미친다고 전했다. 오픈웨이트 모델 가운데 최상위라는 주장과 자사 최상위 유료 모델과는 격차가 있다는 설명이 함께 나온 것이다.

메타가 중국 모델을 정조준한 배경도 있다. 메타는 미국이 중국 연구소들이 오픈소스 AI를 주도하도록 내버려 둬서는 안 된다는 입장을 밝혀 왔다. 최근 유럽에서는 검색엔진 에코시아가 AI 공급사를 미스트랄에서 큐원·GLM·키미 같은 중국 기업의 오픈웨이트 모델로 바꿨다. 에코시아 창업자 크리스티안 크롤은 비용을 대략 절반으로 줄였다고 말했다. 이는 본인 주장이고 검증 자료는 공개되지 않았다. 에코시아가 쓰기로 한 플랫폼의 모델 목록에도 GLM 5.3과 키미 K3가 올라 있다. Muse Spark Open이 겨냥한 경쟁 모델이 이미 현장에서 쓰이고 있는 셈이다.

맥 스튜디오 2대로 구동…애플과 손잡은 메타

Muse Spark Open은 M5 울트라 칩을 단 맥 스튜디오에서 로컬로 돌리도록 최적화됐다. 메타는 “애플의 통합 메모리 구조 덕분에 M5 울트라의 내장 GPU가 맥 스튜디오 한 대당 최대 512GB를 쓸 수 있어 두 대면 모델 전체를 담을 수 있다”고 설명했다. “두 대의 맥 스튜디오가 1테라바이트 통합 메모리를 가진 슈퍼컴퓨터처럼 동작한다”는 것이다. 더 버지(The Verge)에 따르면 메타는 이를 최신 MLX 프레임워크를 쓴 데스크톱 환경에서 돌아가는 ‘급에서 첫 모델’이라고 소개했다.

두 회사는 공개적으로 서로를 거들었다. 마크 저커버그 메타 최고경영자는 X에서 “Muse Spark Open의 가중치를 오늘 공개한다. 애플과 협업한 덕분에 새 맥 스튜디오에서 잘 돌아간다”고 밝혔다. 이 글에 애플의 새 최고경영자 John Ternus가 답글을 달았다. 그는 “이 정도 규모와 수준의 모델을 책상 위에서 이렇게 효율적으로 돌리다니 놀랍다”고 말했다. 메타 최고AI책임자 Alexandr Wang은 악시오스(Axios)에 “엄마 아빠가 다시 사이좋게 지내는 모습이 반갑다”고 말했다. 악시오스는 두 회사가 수개월째 협업해 왔다고 전했다.

애플도 MLX와 Muse Spark Open, 다른 오픈 모델 2종을 다룬 기술 글을 따로 올렸다. 더 버지는 두 회사를 평소에는 경쟁 관계로 묘사했다. 메타가 자사 모델의 하드웨어 파트너로 애플을 내세운 것은 이례적이다.

1TB 메모리가 문턱…코딩·영상 편집 시연은 어땠나

로컬 구동의 걸림돌은 메모리다. 구동에는 1TB 램이 필요하다. 256GB 맥 스튜디오 4대로도 돌릴 수 있고 이 구성은 약 3만 8,000달러(약 5,100만 원, 1달러 1,343원 기준)가 든다. 512GB 맥 스튜디오의 가격과 출시일은 확정되지 않았다. 애플은 “10월 말”에 나온다고만 밝혔다. 일반 ‘바이브 코더’(AI에 맡겨 코딩하는 개인 개발자)에게는 손이 닿지 않는 금액이다. 다만 토큰 예산을 많이 쓰는 대형 조직에는 투자할 만하다. 메타의 성능 주장이 맞다는 전제에서다.

메타는 실제 업무 시연도 공개했다. 메타는 자사 AI 코딩 터미널 ‘Muse Code’와 이 모델을 묶어 여러 에이전트 워크플로에 투입했다. 마스토돈 클라이언트를 대상으로 버그 수정, 신규 기능 추가, 전체 빌드까지 맡겼다. 고급 영상 편집 소프트웨어 다빈치 리졸브를 구동하며 영상 검토와 자르기를 수행하는 모습도 공개했다.

필요한 메모리를 갖출 수 있다면 코딩과 데스크톱 업무에서 상당한 주력 모델이 될 수 있다는 평가다. 다만 이는 메타가 선보인 사례를 바탕으로 한 평가다. 독립적인 성능 검증이 나오기까지는 벤치마크 수치를 메타의 주장으로 받아들여야 한다. 가중치가 이미 공개된 만큼 외부 개발자들의 재현 결과가 곧 나올 수 있다.