메타의 뮤즈 스파크 오픈이 에이전트틱 코딩을 위해 NVIDIA GB300 NVL72 에 도입되었습니다

메타의 Muse Spark Open과 NVIDIA의 배포 세부 사항은 대규모 다중 모달 모델을 장기 코딩과 에이전트 워크플로우에 더 실용적으로 만들기 위한 움직임을 의미합니다. 양사는 이 모델이 NVIDIA의 GB300 NVL72 시스템에서 실행되면서 전체 소프트웨어 프로젝트를 맥락 내에서 유지하도록 설계되어 더 높은 처리량의 추론을 가능하게 한다고 밝혔습니다.

증거와 맥락

메타의 2026-10-15발표에 따르면, Muse Spark Open은 816 억 개의 총 매개변수와 토큰당 약 42 억 개의 활성 매개변수를 가진 오픈 웨이트 코딩 최적화 전문가 혼합 모델입니다. 메타는 이 모델이 1,048,576-토큰 컨텍스트 윈도우를 사용하며, 에이전트 코딩, 다단계 추론, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링을 목표로 한다고 밝혔습니다. NVIDIA의 2026-10-15 기술 블로그에 따르면 이 모델은 블랙웰 울트라 인프라 GB300 NVL72 학습되었으며 에이전트 코딩 워크플로우에 맞게 조정되었다고 합니다.

컨텍스트 창은 제안의 핵심입니다: Meta는 의존성, 레거시 코드, 수천 개의 파일을 포함한 전체 프로젝트를 작업을 분할하지 않고 관리할 수 있다고 말합니다. NVIDIA는 MoE 설계가 드문드문 설계로 각 토큰을 여덟 256 전문가에게 라우팅하기 때문에, 상호 연결 대역폭이 실현 처리량에 중요하다고 덧붙입니다. NVIDIA는 GB300 NVL72가 72 Blackwell Ultra GPU를 단일 랙 규모 NVLink 도메인으로 결합하여 130 TB/s의 통신 대역폭을 제공한다고 말합니다.

Meta는 Muse Spark Open이 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 한 경로로 처리하는 멀티모달 네이티브라고 밝혔습니다. 회사는 모델의 1.8B 인식 인코더가 별도의 모달리티 파이프라인 없이 인터리브 입력을 처리한다고 말합니다. NVIDIA 블로그는 디버깅이나 코드 리뷰 중 스크린샷, 다이어그램, 오류 로그, 화면 녹화를 혼합하는 워크플로우에 유용하다고 설명합니다.

NVIDIA는 이 모델이 블랙웰 울트라에 최적화된 NVFP4 체크포인트를 사용해 메모리 사용량을 줄이고 더 긴 동시 세션을 위한 더 큰 KV 캐시를 지원한다고 말합니다. 제공된 배경에서 인용된 메타 문서에 따르면, BF16 체크포인트는 추론 오버헤드와 KV 캐시 전에는 약 1.65 TB, NVFP4 체크포인트는 약 537 GB입니다. 이 수치들은 희소 활성화가 토큰당 계산을 줄이지만, 매우 큰 모델 가중치를 로드할 필요성을 없애지는 못한다는 점을 강조합니다.

성능 측면에서 NVIDIA는 Muse Spark Open이 GB300 NVL72 에서 에이전트틱 워크로드를 실행할 경우 GPU당 초당 최대 50,000 토큰, 사용자당 초당 최대 600 토큰을 제공할 수 있다고 밝혔습니다. 또한 배포 옵션으로는 SGLang, vLLM, TensorRT LLM이 있으며, NVIDIA Dynamo 레시피를 통해 프리필과 디코딩을 분리하고 KV 캐시 인식 라우팅을 사용합니다. Meta의 라이선스 조건은 제공된 배경에서 언급된 바와 같이 제한적이며 무제한 오픈 소스 라이선스로 간주되어서는 안 됩니다.

제공된 배경 자료에 따르면 메타는 2026-09-02에 Muse Spark 1.3을 도입해 에이전트 및 코딩 성능이 향상되었다고 합니다. 10월 15일 릴리스는 그 작업을 기반으로 하지만, 제공된 자료는 벤더 주장 외에는 경쟁 모델과의 독립적인 비교를 제공하지 않습니다.