요약
메타가 Mac Studio 두 대에서 돌아가는 오픈 웨이트 모델 Muse Spark Open을 공개했습니다.
메타가 10월 15일 Muse Spark Open의 가중치를 공개했습니다. 메타는 이 모델이 지금까지 나온 미국산 오픈 웨이트 모델(학습된 가중치를 내려받아 직접 돌릴 수 있게 공개한 모델) 가운데 가장 뛰어나다고 소개했습니다.
왜 중요한가
- 메타는 이 급의 모델 가운데 처음으로 책상 위 컴퓨터에서 돌릴 수 있다고 밝혔습니다.
- 코딩과 에이전트(여러 단계 작업을 스스로 이어 가는 AI) 작업을 클라우드 없이 기기 안에서 처리할 수 있음을 보여 줬습니다.
- 라이선스가 상업 이용을 일부 제한하지만, 대부분의 개발자는 무료로 쓸 수 있다고 메타는 설명했습니다.
핵심 내용
- 전체 매개변수는 816B이고 토큰마다 42B만 쓰는 구조이며, 100만 토큰 맥락 창을 지원합니다.
- M5 Ultra Mac Studio 한 대는 통합 메모리 512GB를 갖췄고, 두 대를 MLX로 묶으면 1TB 메모리 컴퓨터처럼 동작합니다.
- 시연에서는 Muse Code로 Mastodon 앱 Ice Cubes의 버그를 고치고 기능을 더해 빌드까지 마쳤습니다.
- DaVinci Resolve에서 영상을 프레임마다 살펴 좋은 장면을 골라 세로로 자르는 편집도 해냈습니다.
- 공개 가중치의 위험을 고려해 안전 후속 학습을 더했고, 메타 자체 공개 기준도 통과했다고 밝혔습니다.
HN 반응
- 일부 이용자는 Artificial Analysis 평가에서 GPU 한 장으로 도는 GLM 5.3 Flash 등보다 점수가 낮다고 지적했습니다.
- 라이선스를 두고는 연 매출 2,000만 달러가 넘는 API 사업자만 별도 계약하면 되니 충분하다는 쪽과, 용도 제한이 있으면 오픈이라 부를 수 없다는 쪽이 맞섰습니다.
Artificial Analysis 결과를 보면, B300 한 장으로 돌릴 수 있는 Qwen3.8 Flash Next와 GLM 5.3 Flash보다 성능이 떨어집니다. 오픈 웨이트 분야에서는 메타가 따라잡아야 할 게 좀 있다고 봅니다.
여담이지만, Artificial Analysis가 가장 높은 추론 수준에서만 비교를 제공하는 건 정말 아쉽습니다. 그 수준은 대량 처리가 필요한 프로덕션 환경에서는 대체로 쓸 수 없거든요. 실제로 프로덕션에서 쓰이는 건 보통 낮음이나 중간 추론 수준이니, 모델들을 그 수준에서도 비교해 주면 좋겠습니다.
마찬가지로, 제가 알기로 평가는 보통 네이티브 정밀도로 하는데, 속도에 신경 쓰는 사람이라면 아마 양자화해서 돌리고 있을 겁니다.
저는 Ollama Cloud 기본 구독으로 GLM 5.3 Flash를 쓰고 있습니다.
남은 평생 이 모델 하나만 써야 한대도 괜찮을 정도입니다. 리버스 엔지니어링, 설계, ESP 32 작업 등 다양한 일을 잘합니다.
Muse Spark 1.3이 더 낫다고 생각하지만, GLM 5.3 Flash도 매일 쓰는 주력 모델로 훌륭합니다.
GLM 5.3 Flash가 얼마나 좋은지 믿기지가 않아요. 약 4bpw짜리 EXL3 양자화 모델이 DGX Spark 2대에 들어가거든요. 지금 가격(Spark 한 대에 7천 달러)이나 제가 샀을 때 가격(한 대에 4천 달러)에 그만한 값어치가 있는지는 모르겠어요. 그래도 인터넷 전체가 끊겨도 이 모델을 초당 50~60토큰, 컨텍스트 1M으로 언제까지고 돌릴 수 있다고 생각하면 든든한 구석이 있어요. 그만큼 성능이 정말 좋거든요. TensorFold로 하면 전체 2~3M 컨텍스트 풀에서 합산 초당 100토큰이 넘게 나와요. 집에 Claude가 있는 기분이에요.
저는 지난 한 달 동안 GLM 5.3 Flash를 플래너로, DS 4.1을 작업 수행용으로 썼는데 결과가 아주 좋았고, 예측 가능하고, 터무니없이 쌌습니다.
각각 어떤 추론 수준으로 쓰시나요?
진심으로 궁금한데요, 작업당 비용과 지능 모두 더 나은 GPT Sol 6.1 high(0.32달러, 50점)나 Mimo 2.6 pro(0.13달러, 46점)를 두고 왜 GLM Max(2.01달러, 45점)를 쓰시나요?
원 댓글 작성자는 아니지만, 저는 hermes agent로 Sol 6.1 medium을 써 봤는데, glm 5.3 flash high로 쓰던 만큼 사용 비용을 맞추질 못했어요.
왜 그런지는 정말 모르겠어요. 이쪽 분야에서는 생각하는 일을 LLM에 다 넘겨 놨거든요. 그래도 medium으로 써도 6.1-Sol이 제가 시키는 대부분의 작업에서 눈에 띄게 더 낫긴 해요.
제가 원 댓글 작성자인데, Ollama 기본 요금제(월 20달러)를 쓰고 있습니다.
아주 만족하고 있습니다. 다만 요즘은 OpenCode에서 무료인 Muse Spark 1.3이 제 주력 모델입니다. OC의 무료 크레딧을 다 쓰면(거의 없는 일이지만) GLM Flash 5.3으로 넘어갑니다.
동의합니다. 다만 "medium" 같은 임의의 기준은 조작하기가 너무 쉬워요. "방금 침대에서 굴러 나온 약간 숙취 있는 상태" 부문 올림픽은 없잖아요.
추론 수준의 표준조차 필요 없어요.
제공사가 "medium"이라고 부르는 걸 그대로 받아들이고, 모델별로 정확도와 작업을 끝내는 데 걸리는 시간을 비교하면 돼요.
같은 추론 수준끼리 직접 비교할 필요는 없어요. 예를 들어 지금도 Sol Low와 Haiku Max는 비교할 수 있지만, GLM 5.3은 High를 볼 수 없고 Max만 볼 수 있잖아요.
저는 어떤 작업에서는 Opus 5.5가 medium이나 high보다 low에서 더 잘한다고 정말로 느껴요. 문제는 늘 그렇듯 그게 어떤 작업인지 가려내는 거죠.
수정: 댓글을 달고 나서야 medium이 쓸모없다는 얘기가 아니라, 임의적이고 모델마다 다르다는 얘기라는 걸 알았어요. 저는 모델끼리 medium을 직접 비교하고 싶은 게 아니라, 노력 수준별로 비교할 수 있었으면 하는 거예요.
저는 구현할 때 작업이 얼마나 복잡한지에 따라 opus는 medium, sonnet은 high, haiku는 high로 돌립니다. 계획, 명세 작성, 리뷰에는 작업이 한정된 경우가 아니면 보통 opus를 high로 씁니다.
low로는 안 써 봤는데, 한번 써 봐야겠네요.
작업이 비교적 단순하다고 확신하고, 배경 정보를 모으는 데 쓰는 시간이 순전히 낭비이거나 오히려 해가 될 수도 있을 때는 Opus 5.5 low가 좋습니다. Opus 5.5 low는 프롬프트에 비추어 가장 뻔한 일을 별로 고민하지 않고 해내는 데 아주 능한 것 같습니다.
동의합니다. Opus 5.5 low는 어느 정도 방향이 주어지고 작업이 복잡하지 않으면 정말 훌륭한 모델입니다.
작업이 복잡하다면 Opus를 high나 xhigh로 올리고 low로 돌리는 Opus 서브에이전트에 위임하게 하는 게 꽤 효과적이고, 전부 high로 돌리는 것보다 훨씬 빠릅니다.
여기 이게 오픈 웨이트가 아니라고 주장하는 댓글이 많아서 라이선스를 살펴봤습니다. 기본적으로는 아래 조항을 제외하면 자유롭게 쓸 수 있습니다.
상업 제품에 쓰는 건 허용하고, 모델 자체를 직접 파는 것만 안 된다는 얘기입니다.
그래도 오픈소스 라이선스는 아닙니다. 오픈소스라면 "활동 분야"에 대한 제한이 없어야 합니다. 자유 소프트웨어 정의의 "자유 0", 즉 어떤 목적으로든 소프트웨어를 실행할 자유 말입니다.
이런 뻔뻔한 희석질에는 진절머리가 납니다(오픈 웨이트가 곧 오픈소스라는 생각도 포함해서요. OSI는 이제 완전히 포획당했습니다).
댓글 단 사람도, 블로그 글도 이걸 오픈소스라고 부르지 않았는데요.
그런데 이 모델은 Qwen(Apache 2), GLM(MIT), Beam(Apache 2), Inklink(Apache 2)와 자기를 비교하고 있잖아요...
공정하게 말하면 Kimi에도 똑같은 예외 조항이 있긴 합니다.
GLM-5.3과 Qwen 3.8 max 둘 다 일정 기준을 넘으면 상업적 사용에 예외 조항이 적용됩니다.
오픈 웨이트란 가중치가 오픈소스 라이선스로 공개된다는 뜻입니다.
저는 OSI와 달리, 가중치가 오픈소스 라이선스로 공개되더라도 그 모델을 오픈소스로 여기지는 않을 겁니다. 하지만 그게 오픈 웨이트로 볼 수 있는 최소 조건입니다.
누구 기준으로요? https://en.wikipedia.org/wiki/Open_weights 에는 이렇게 나와 있습니다.
그런 제한은 오픈소스/FOSS의 정의와는 분명히 맞지 않습니다. 오픈 웨이트의 의미를 업계보다 훨씬 엄격하게 보고 계신 것 같습니다.
"오픈 웨이트"는 OSI가 변절하기 전에 가중치를 오픈소스 라이선스로 공개한 모델을 "오픈소스"라고 부르던 것을 바로잡으려고 생겨난 말입니다. 이 점잖은 정정마저 희석하려는 이 기업들의 행태는 "오픈소스"를 희석하려던 때와 똑같고, 그래서 제 주장이 오히려 더 힘을 얻습니다.
단순히 가중치만 공개하는 것을 "오픈소스"라고 부르는 데 문제가 있다는 걸 인정하는, OSI의 오픈소스 정의에 대응하는 정의를 만들려는 시도가 있었습니다. 그 프로젝트는 대체로 실패했거나 흐지부지된 것 같고, "오픈 웨이트"는 가중치만 오픈소스 조건으로 공개했다는 점을 인정하는 표현으로 주로 쓰이게 됐습니다.
메타의 이 모델은 그렇게 크게 약해진 기준조차 충족하지 못합니다.
이건 거대 기업들이 실제로는 지키지도 않는 약속의 명성에 편승하려고 하는 희석의 연속이고, 그게 ("해커" 뉴스에서는 보다시피) 먹히고 있습니다.
대체로 동의합니다. 그래도 다시 말씀드리면, 먼저 "오픈 웨이트란 가중치가 오픈소스 라이선스로 공개된다는 뜻"이라고 하셨고 저는 "누구 기준으로요?"라고 물었습니다.
"오픈 웨이트"는 대부분 자기 하드웨어에서 돌릴 수 있다는 기술적 사실 말고는 아무 의미가 없는 용어입니다.
말씀하시는 개념에 딱 맞는 용어는 아직 없는 것 같고, 제대로 된 오픈소스 모델(학습 과정과 학습 데이터 등이 모두 공개된 것)은 드뭅니다.
제 주장이 있다면, OSI나 FSF 같은 "정의 권위자"가 없더라도 이런 용어의 쓰임을 자유 소프트웨어 운동의 맥락과 역사 안에 놓고 보자는 것입니다. 다른 정의나, 안타깝게도 "오픈 웨이트"가 만들어지자마자 거의 바로 전유당한 용어라는 지적에도 열려 있습니다. 하지만 저한테 이건 의미론의 문제가 아니라, 이런 용어와 개념을 그것을 낳은 자유 소프트웨어 운동과 이어지는 방식으로 이해하도록 하는 문제입니다. 사전은 제 관심사가 아닙니다. 이런 상황에서 "이건 그 범주에 안 맞는다"고 말하는 것은 사전 편찬이라기보다 정치이고(거창하게 말하지 않으면 마케팅 자료에 대한 비판적 분석이고요).
"오픈소스"나 "자유 소프트웨어" 같은 용어처럼 제도적 뒷받침이 있는 "브랜드"도 없고, 내세울 만한 사례도 많지 않다는 말씀은 정말 맞다고 생각합니다.
정말요? 저는 아닌데요. 연매출 1,990만 달러면 저한테는 충분하고도 남아요. 이런 조항을 달아 자기 결과물을 공개할까 고민하는 분이 있다면, 저는 기꺼이 응원할게요.
게다가 그건 모델을 모델로서 서비스해서 올린 연매출이에요. 어떤 제품이든 해당되는 게 아니고요.
그게 어디에 나와 있죠? 인용된 규칙은 라이선시의 매출을 말하고 있고, 그게 모델과 관련된 매출이어야 한다는 말은 없는데요.