메타, 중국 AI 모델에 맞설 ‘뮤즈 스파크 오픈’ 공개…하드웨어·상업적 이용에 제약

8160억 개 매개변수 모델, 개방형 AI 경쟁에 합류

메타는 2026년 10월 15일 뮤즈 스파크 오픈을 공개했다. 개발자는 이 인공지능 모델을 내려받아 수정하고 직접 운영할 수 있다. 모델의 매개변수는 8160억 개이며, 컨텍스트 창은 100만 토큰을 지원한다. 메타에 따르면 메모리를 충분히 구성한 애플 맥 스튜디오 M5 울트라 컴퓨터 두 대에서 실행할 수 있다.

이번 공개로 중국 개발자들이 상당한 입지를 다져온 시장에 미국 경쟁자가 또 하나 등장했다. 허깅페이스가 2026년 3월 발표한 분석에 따르면, 직전 1년간 다운로드된 모델 중 중국 모델의 비중은 41%로 미국 모델을 넘어섰다. 알리바바의 큐원, 문샷 AI의 키미, 즈닷에이아이의 GLM 등이 자체 AI 시스템을 통제하려는 개발자를 두고 경쟁하고 있다.

메타는 뮤즈 스파크 오픈을 자사가 공개한 가중치 모델 가운데 가장 성능이 뛰어난 미국 모델이라고 설명한다. 메타 자체 테스트를 좀 더 자세히 보면, 일부 도구 활용 및 작업 완료 시험에서는 여러 경쟁 모델을 앞서지만, 코딩 및 전문 업무 평가 여러 항목에서는 중국 경쟁 모델이 더 높은 점수를 받았다.

페이스북, 인스타그램, 왓츠앱의 모회사인 메타는 가장 고도화된 모델인 뮤즈 원더는 비공개로 유지하고 있다. 따라서 이번 공개는 개발자가 응용할 수 있는 기술을 확산하는 동시에, 상업 서비스용으로 더욱 강력한 제품을 보유하려는 두 가지 목적을 띤다.

기업 입장에서 실질적인 도입 여부는 벤치마크 점수만으로 결정되지 않는다. 뮤즈 스파크 오픈은 배포 방식과 데이터에 대한 통제권을 제공하지만 상당한 메모리가 필요하다. 일부 기업이 모델에 대한 접근 권한을 판매하려면 별도의 계약을 맺어야 하는 라이선스 조건도 포함돼 있다.

개발자가 내려받아 변경할 수 있는 것

공식 뮤즈 스파크 오픈 모델 카드에는 메타 슈퍼인텔리전스 랩스가 제작자로 기재돼 있다. 모델 카드는 코딩과 여러 단계를 거치는 추론, 소프트웨어 도구를 활용한 작업 완료를 위해 설계된 시스템이라고 설명한다.

모델 가중치는 학습 과정에서 얻은 수치 설정값이다. 가중치를 내려받을 수 있으면 다른 개발자도 모델을 실행하고 동작을 조정해 제품에 통합할 수 있으며, 매 요청을 메타에 보낼 필요가 없다. 비공개 모델은 일반적으로 개발사가 통제하는 서비스를 통해 이용할 수 있다.

오픈 웨이트와 오픈 소스는 접근 권한의 수준이 서로 다르다. 완전한 오픈 소스 공개라면 관련 학습 코드와 데이터도 적절한 조건에 따라 제공해야 한다. 뮤즈 스파크 오픈은 메타 자체 라이선스로 배포되며, 이 라이선스는 이용 및 재배포 조건을 정한다.

이 모델은 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 입력으로 받아 텍스트를 출력한다. 개발자는 서면 지시와 함께 스크린샷을 분석하거나, 도표를 해석하거나, 녹화된 회의 내용을 살펴보는 데 활용할 수 있다. 컨텍스트 창은 100만 토큰으로, 모델이 한 번에 고려할 수 있는 자료의 양을 결정한다. 토큰은 시스템이 처리하는 텍스트 또는 그 밖의 인코딩된 정보의 작은 단위다.

메타의 모델 개요는 코딩, 이미지와 문서 인식, 여러 AI 에이전트가 관여하는 작업 흐름을 주요 기능으로 소개한다. 에이전트는 도구를 호출하고, 결과를 살펴본 뒤, 다음에 할 일을 정하는 등 과제를 수행하기 위해 여러 단계를 거칠 수 있는 시스템이다.

메타가 앞선 분야와 중국 경쟁사가 앞선 분야

메타의 벤치마크 표에서 뮤즈 스파크 오픈은 잡벤치(JobBench)에서 61.8점을 기록했다. GLM 5.3은 61.4점, 키미 K3는 54.3점이다. 도구 활용 시험인 MCP-아틀라스에서는 메타가 자사 모델의 점수를 89.2점으로 제시했다. 큐원3.8의 84.5점, GLM 5.3의 84.2점, 키미 K3의 82.3점보다 높다.

여러 코딩 평가에서는 중국 경쟁 모델이 앞섰다. 터미널 벤치 2.1에서 메타가 공개한 뮤즈 스파크 오픈 점수는 76.4점으로, GLM 5.3의 83.9점, 키미 K3의 85.0점보다 낮았다. 키미와의 점수 차이는 8.6점이다. 딥스위 1.1에서는 뮤즈 스파크 오픈이 60점, GLM이 67점, 키미가 68점을 받았다.

딥스위 비교에는 각 모델에 선호되거나 사용할 수 있는 최상의 보조 에이전트 소프트웨어가 적용됐다. 이 소프트웨어는 작업을 구성하는 데 도움을 주므로, 공개된 결과는 특정 설정에서 모델을 실행했을 때의 성능을 반영한다. 메타는 경쟁 모델마다 이름이 다른 추론 설정도 사용한다.

메타에 따르면 뮤즈 스파크 오픈의 인공지능 분석(AI Intelligence Index) 점수는 39점이다. 이는 싱킹 머신스의 잉클링(26점)과 엔비디아의 네모트론 3 울트라(23점)보다 높다. 다만 메타의 표에서 GLM 5.3은 45점, 키미 K3는 44점, 큐원3.8은 40점이다. 이 수치는 메타가 모델 카드에 공개한 자료다.

따라서 도입 여부는 수행할 업무에 따라 달라진다. 도구를 조율하는 비서를 개발하는 기업은 까다로운 소프트웨어 유지보수 문제를 AI로 해결하려는 팀과 다른 평가 결과를 중시할 수 있다. 메타의 모델은 특정 작업에서 강점을 보이지만, 전반적인 시험 항목에서는 강력한 경쟁에 직면해 있다.

다운로드 가능한 모델의 입지가 커진 이유

허깅페이스가 공개한 다운로드 점유율 41%는 미국 개발자들이 받는 상업적 압박을 보여준다. 다운로드 가능한 모델을 활용하면 조직은 대규모 모델을 처음부터 학습시키는 대신 기존 시스템을 기반으로 구축할 수 있다. 자체 용어와 절차, 애플리케이션에 맞게 조정할 수도 있다.

오픈라우터는 9월 자사 플랫폼에서 미국에서 발생한 요청의 토큰 사용량 가운데 오픈 웨이트 모델이 60%를 처리했다고 밝혔다. 오픈 모델과 관련된 트래픽의 대부분은 중국 개발사 제품에서 나왔다. 이 수치는 오픈라우터의 이용 현황을 나타내며, 허깅페이스의 수치는 다른 플랫폼에서 다른 기간에 집계한 다운로드를 기준으로 한다.

알렉산드르 왕 메타 최고 AI 책임자는 이번 경쟁을 국가 간 경쟁의 관점에서 설명하며, 미국 기업이 개발자들이 폭넓게 채택할 수 있는 모델을 공개해야 한다고 주장했다.

전 세계 AI의 대부분은 오픈 모델에서 실행될 것이다. 그 모델은 미국산이어야 한다.

기업은 해외에서 개발된 모델을 포함해 다운로드 가능한 모델을 어디에 호스팅할지 선택할 수 있다. 조직 자체 인프라에서 시스템을 실행하면, 연결된 도구와 서비스가 적절히 구성돼 있다는 전제 아래 입력 내용과 문서를 해당 환경 안에 보관할 수 있다. 처리 위치는 고객이 선택한 배포 방식에 따라 달라진다.

데스크톱 컴퓨터 두 대와 상당한 메모리 요구량

메타의 10월 15일 발표는 통합 메모리가 각각 최대 512GB인 애플 맥 스튜디오 M5 울트라 두 대를 사용하는 구성을 소개한다. 애플의 MLX 프레임워크를 이용하면 두 컴퓨터가 함께 작동해 약 1TB의 메모리에 모델을 저장할 수 있다.

뮤즈 스파크 오픈은 전문가 혼합(Mixture of Experts) 아키텍처를 사용한다. 다수의 전문화된 매개변수 그룹으로 구성되며, 처리하는 토큰마다 그중 일부만 활성화한다. 전체 매개변수 8160억 개 가운데 한 번에 활성화되는 것은 420억 개로, 전체의 약 5.1%다. 이에 따라 각 단계에 필요한 연산량은 줄어들지만, 모델 전체를 저장하려면 여전히 방대한 메모리가 필요하다.

모델 카드에 따르면 NVFP4 버전에는 가속기 메모리가 최소 700GB, BF16 버전에는 2TB 필요하다. 두 방식은 가중치를 저장하는 수치 형식이 다르다. NVFP4는 비트 수와 메모리 사용량이 더 적다. BF16은 메모리를 더 많이 사용하며, 메타는 압축 추론을 적용하면 일부 경우 품질에 작은 차이가 생길 수 있다고 설명한다.

메모리 512GB를 탑재한 애플 맥 스튜디오 구성은 10월 말 출시 예정이었으며, 공개 당시 가격은 발표되지 않았다. M5 울트라 칩과 메모리 256GB를 갖춘 제품은 1만799달러부터 시작했다. 이 가격으로 네 대를 구매하면 세금과 액세서리 비용을 제외하고 4만3196달러가 들며, 제안된 두 대 구성과 같은 총 메모리 용량을 제공한다.

메타는 마스토돈 앱 아이스 큐브스를 수정하고, 다빈치 리졸브를 조작해 영상을 살펴보고 세로형으로 자르는 로컬 작업 흐름을 시연했다. 제안된 컴퓨터 두 대의 전체 가격이나 측정된 텍스트 생성 속도는 공개하지 않았다.

접점을 찾은 애플과 메타

애플과 메타는 이번 배포를 위해 수개월간 협력했다. 이번 제휴는 개인정보 보호와 광고를 둘러싼 갈등으로 관계가 악화됐던 두 회사가 협력한 사례다. 메타는 2021년 도입된 애플의 개인정보 보호 변경 조치로 2022년 매출이 100억 달러 줄어들 것으로 추산한 바 있다.

메타는 이미 슈퍼인텔리전스 팀이 로컬 AI와 에이전트를 실험하도록 맥 컴퓨터 수백 대를 구매했다. 왕은 이번 협업이 성사된 배경 가운데 하나로 AI 연구자이자 애플 전 임원인 대니얼 그로스를 꼽았다.

애플은 데이터센터 밖에서 매우 큰 AI 모델을 자사 하드웨어로 실행할 수 있다는 점을 보여줄 기회를 얻었다. 메타는 로컬 환경에서 작업하려는 개발자에게 또 다른 배포 방식을 제공한다. 두 회사 모두 더 폭넓은 협력 계획을 공개적으로 약속하지는 않았다.

메타는 학습된 모델을 실행하는 소프트웨어인 여러 추론 엔진을 통해 AMD, 인텔, 엔비디아 하드웨어도 지원한다. 발표에 소개된 엔진은 SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp, Unsloth다.

성능 향상 폭은 구성 요소와 시스템에 따라 다르다. 메타는 소규모 연산 루틴인 개별 헬리온 GPU 커널의 속도가 1.03~3.95배 빨라졌다고 밝혔다. AMD MI350 하드웨어에서 전체 작업 흐름을 실행했을 때는 속도가 3% 향상됐다고 설명했다.

무료 이용 범위와 제한

뮤즈 모델 라이선스에 따라 많은 개발자는 메타에 비용을 내지 않고 모델을 실행하고 수정하거나 조정할 수 있다. 다만 모델을 서비스로 제공하는 적격 기업, 즉 호스팅된 모델에 대한 접근 권한을 고객에게 판매하는 기업에는 별도의 상업적 조항이 적용된다.

라이선스 보유자와 계열사의 합산 총매출이 연속된 12개월 동안 2000만 달러를 넘으면, 해당 기업은 요건을 충족하는 모델 제공 활동과 관련해 메타에 통지하고 별도의 서면 계약을 맺어야 한다. 매출 기준은 뮤즈 스파크 오픈 판매액만이 아니라 기업과 계열사의 매출을 합산해 계산한다.

내부 사용 및 명시된 기타 활동에는 해당 조항의 예외가 적용된다. 라이선스는 모델이나 라이선스 적용 대상 파생 모델을 사용하는 제품에 “뮤즈 스파크 오픈으로 제작”이라는 출처 표시를 하도록 요구한다. 따라서 배포를 계획하는 기업은 의도한 활동과 적용되는 조건을 모두 살펴야 한다.

개발자는 아마존 세이지메이커 AI, 구글 클라우드 모델 가든, 허깅페이스, 마이크로소프트 파운드리 모델스에서 가중치를 내려받을 수 있다. 베이스텐, 파이어웍스 AI, 그록, 모달, 네비우스, 오픈라우터, 투게더 AI를 통한 호스팅 이용도 가능하다.

투게더 AI는 서버리스 가격을 입력 토큰 100만 개당 1.25달러, 출력 토큰 100만 개당 4.25달러로 제시한다. 이 요금으로 입력 토큰 100만 개를 처리하고 출력 토큰 100만 개를 생성하면 비용은 5.50달러다. 로컬 운영의 경제성은 하드웨어 비용, 이용률, 전기료, 기술 지원에 따라 달라진다.

다운로드 이후에도 이어지는 안전성 작업

메타는 뮤즈 스파크 오픈이 8월 공개된 뮤즈 스파크를 바탕으로 하며, 메타 자체 보호 시스템 밖에서도 사용할 수 있도록 추가 안전성 학습을 거쳤다고 밝혔다. 모델 카드는 유해 콘텐츠, 도구를 통한 행위, 개인정보 보호, 사이버 보안·화학·생물학 관련 위험, 통제력 상실 위험을 평가한다.

메타는 내부 사이버 보안 탈옥 벤치마크에서 공개 모델이 공격 시도의 99.2%를 거부했다고 밝혔다. 탈옥은 모델이 제한을 우회하도록 유도하는 시도다. 그 밖의 사이버 보안 평가 데이터 세트 세 가지를 합산한 거부율은 94.8%라고 메타는 설명했다.

모델을 실제 시스템에 연결할 때 개발자에게는 여전히 책임이 따른다. 메타는 되돌릴 수 없는 작업에 앞서 사람이 확인하도록 하는 등 애플리케이션에 맞는 보호 장치를 권고한다. 코드를 수정하거나 파일을 옮기고 외부 도구를 호출할 수 있는 비서에는 수행 가능한 작업을 제한하는 통제가 필요하다.

모델 카드는 시스템이 부정확하거나 편향적이거나 불쾌한 답변을 내놓을 수 있으며, 복잡한 추론 과정에서 실수할 수 있다고 설명한다. 100개가 넘는 언어의 데이터로 학습했지만, 메타는 학습에 포함된 모든 언어를 평가하지 않았다. 개발자는 모델의 가중치나 동작을 바꾼 뒤 특히 주의를 기울여 자체 애플리케이션과 언어를 시험해야 한다.

메타의 비공개 사업도 뒷받침하는 공개

메타는 더 고도화된 모델인 뮤즈 원더를 독점 모델로 유지하고 있다. 왕은 안전성과 성능을 고려해 어떤 모델을 다운로드할 수 있도록 공개할지 결정한다고 말했다.

안전성과 성능을 모두 고려해 가장 강력한 모델은 대체로 오픈 소스로 공개하지 않을 것이다.

메타는 무료 이용이 개발자를 끌어들여 향후 계획 중인 클라우드 사업의 추가 도구와 연산 용량을 유료로 이용하게 하는 수단이 될 수 있다고 본다. 개발자는 독립적으로 실험을 시작한 뒤 필요가 늘어나면 호스팅 서비스에 비용을 지불할 수 있다.

경쟁 일정은 메타에만 국한되지 않는다. 프랑스의 미스트랄은 10월 초 미스트랄 라지 4를 발표하며 자사의 최대이자 가장 강력한 모델이라고 소개했다. 전체 매개변수는 1조 개, 활성 매개변수는 490억 개다. 가중치는 10월 27일 공개할 예정이었다. 리플렉션 AI도 10월 중 빔 모델을 공개할 계획이었다.

주요 일정은 다음과 같다.

• 2026년 8월: 메타가 뮤즈 스파크와 더 작은 오픈 웨이트 모델 뮤즈 글리머를 공개했다.
• 10월 초: 미스트랄이 미스트랄 라지 4를 발표했다.
• 10월 15일: 메타가 뮤즈 스파크 오픈을 공개했다.
• 10월 말: 메모리 512GB를 탑재한 애플 맥 스튜디오 구성이 출시될 예정이었다.
• 10월 27일: 미스트랄이 라지 4 가중치를 공개할 예정이었다.

메타의 이번 공개로 조직은 직접 운영하고 조정할 수 있는 또 하나의 대형 모델을 확보하게 됐다. 작업별 성능과 로컬 배포 선택지, 라이선스 조건이 이 모델의 장점인 한편, 메타는 가장 강력한 기술을 유료 서비스로 제공하는 상업 전략을 유지하고 있다.

핵심 요점

• 메타는 2026년 10월 15일 전체 매개변수 8160억 개, 동시 활성 매개변수 420억 개인 뮤즈 스파크 오픈을 공개했다.
• 텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 입력으로 받아 텍스트를 출력하며, 컨텍스트 창 100만 토큰을 지원한다.
• 메타 테스트에서 도구 활용은 강점을 보였지만, 코딩 평가 여러 항목에서는 키미 K3와 GLM 5.3이 앞섰다.
• 로컬 운영에는 상당한 메모리가 필요하다. 메타가 제안한 데스크톱 구성은 각각 512GB 메모리를 갖춘 M5 울트라 맥 스튜디오 두 대다.
• 매출 2000만 달러 기준을 넘는 요건 충족 모델 서비스 기업은 메타와 별도 계약을 맺어야 한다.
• 뮤즈 원더는 비공개로 유지되며, 메타는 다운로드 가능한 모델로 개발자와 잠재적인 클라우드 고객을 유치하고 있다.