Meta แจกโมเดล Muse Spark Open ให้ดาวน์โหลดฟรี แต่จะรันเองต้องมีหน่วยความจำระดับ 1TB

โมเดล AI ตัวหนึ่งเพิ่งถูกแจกให้ดาวน์โหลดได้ฟรี แต่ Engadget คำนวณว่าถ้าคุณอยากรันมันเองที่บ้าน ต้องซื้อ Mac Studio สี่เครื่องมาต่อกัน รวมราว 38,000 ดอลลาร์ หรือราว 1.3 ล้านบาท โมเดลนั้นคือ Muse Spark Open ของ Meta ซึ่งบริษัทเรียกว่าเป็นโมเดลแบบเปิด "ที่เก่งที่สุดของสหรัฐฯ เท่าที่เคยมีมา"

Muse Spark Open เป็นโมเดลแบบ open-weight คือ Meta ปล่อยไฟล์ตัวโมเดลให้นำไปรันบนเครื่องของตัวเองได้ เหมือนแจกสูตรอาหารให้ไปทำเองที่บ้าน ปัญหาคือนี่เป็นสูตรสำหรับครัวโรงแรม โมเดลแบ่งความรู้เป็น "ผู้เชี่ยวชาญ" หลายร้อยชุด แต่ละคำที่ตอบเรียกใช้เพียงไม่กี่ชุด จึงคำนวณไม่หนักนัก แต่ทุกชุดต้องรออยู่ในหน่วยความจำพร้อมกัน เหมือนครัวที่จุดเตาแค่ไม่กี่หัวต่อจาน แต่ต้องมีวัตถุดิบครบทุกอย่างในตู้เย็น Meta เองรันโมเดลนี้บน Mac Studio รุ่นใหม่สองเครื่องที่รวมหน่วยความจำได้ 1TB

ส่วนคำว่า "เก่งที่สุด" นั้นมีคำว่า "ของสหรัฐฯ" กำกับอยู่ ตารางผลทดสอบที่ Meta จัดทำเองแสดงว่า Muse Spark Open ทิ้งห่างโมเดลเปิดของบริษัทอเมริกันอย่าง NVIDIA แต่ยังตามหลังโมเดลเปิดจากจีนอย่าง GLM 5.3 และ Kimi K3 ในหลายชุดทดสอบ Nathan Lambert นักวิจัยผู้เขียนจดหมายข่าว Interconnects ก็มองแบบเดียวกัน พูดง่าย ๆ คือเป็นที่หนึ่งของประเทศ ไม่ใช่ที่หนึ่งของโลก และผลทดสอบจากหน่วยงานอิสระยังมีไม่ครบ

จุดที่สูตรอาหารต่างจากโมเดลนี้คือ สูตรนี้มีสัญญาแนบมาด้วย Muse Model License ให้ใช้ฟรี ใช้เชิงพาณิชย์ได้ และไม่ได้จำกัดประเทศ บริษัทไทยจึงใช้ได้ แต่ต้องแสดงข้อความ "Built with Muse Spark Open" ในผลิตภัณฑ์ และถ้าจะเปิดขายตัวโมเดลเป็นบริการ API ขณะที่กลุ่มบริษัทมีรายได้เกิน 20 ล้านดอลลาร์ในรอบ 12 เดือน (ราว 675 ล้านบาท) ต้องแจ้งและทำสัญญาแยกกับ Meta ก่อน

ถ้าคุณแค่อยากลอง ไม่ต้องซื้อเครื่อง ใช้ผ่านผู้ให้บริการอย่าง OpenRouter หรือ Together AI แล้วจ่ายตามการใช้งานได้ ส่วนบริษัทที่คิดจะนำไปใช้จริงควรอ่านสัญญาฉบับเต็มก่อน ความต้องการหน่วยความจำของแต่ละแบบ ตารางคะแนนเทียบคู่แข่ง เงื่อนไขสัญญาทีละข้อ และวิธีลองใช้อยู่ด้านล่าง

สรุปประเด็นสำคัญ

• ดาวน์โหลดได้ฟรีแต่ต้องขอสิทธิ์: Meta เผยแพร่ไฟล์บน Hugging Face เมื่อ 15 ต.ค. 2026 ผู้ดาวน์โหลดต้องล็อกอิน ยอมรับเงื่อนไข และกรอกชื่อจริง วันเกิด และชื่อองค์กร
• รันเองต้องใช้หน่วยความจำหลายร้อย GB ขึ้นไป: model card ระบุว่ารุ่นบีบอัด NVFP4 ต้องใช้หน่วยความจำการ์ดจออย่างน้อย 700GB และรุ่นเต็ม BF16 อย่างน้อย 2TB
• "เก่งที่สุดของสหรัฐฯ" เป็นคำของ Meta: ตารางของ Meta เองแสดงว่ายังตามหลังโมเดลเปิดจากจีนหลายตัว และยังไม่มีผลทดสอบอิสระครบชุด
• ใช้เชิงพาณิชย์ได้ มีเงื่อนไข: ต้องแสดง "Built with Muse Spark Open" และผู้ที่ขายโมเดลเป็นบริการ API ที่มีรายได้เกิน 20 ล้านดอลลาร์ในรอบ 12 เดือนต้องทำสัญญาแยก

Muse Spark Open คืออะไร

Muse Spark Open เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่จาก Meta ที่เปิดตัวพร้อมกับ Muse Wonder และ Muse Wonder Full ซึ่งเป็นโมเดลแบบปิดที่ไม่แจกไฟล์ ตาม model card บน Hugging Face โมเดลมีรายละเอียดดังนี้

Meta สาธิตการใช้ Muse Spark Open คู่กับ Muse Code เครื่องมือเขียนโค้ดผ่าน terminal ของบริษัท บน Mac Studio โดยให้แก้บั๊ก เพิ่มฟีเจอร์ และ build แอป Ice Cubes ซึ่งเป็นแอป Mastodon แบบโอเพนซอร์สบน iOS และให้ตรวจวิดีโอทีละเฟรมแล้วครอปคลิปเป็นแนวตั้งใน DaVinci Resolve ส่วน Mark Zuckerberg ซีอีโอ Meta โพสต์บน X ว่าโมเดลนี้ "รันบน Mac Studio รุ่นใหม่ได้ดีมาก"

ควรแยกให้ออกว่า Muse Spark Open คนละอย่างกับ Muse แอปผู้ช่วย AI ของ Meta (ReadEval เคยรายงานเรื่องลิงก์แชร์แชตของแอปนี้ที่ถูกค้นเจอได้) ตัวที่ดาวน์โหลดได้คือโมเดล ไม่ใช่แอป

ภาษาไทยใช้ได้ดีแค่ไหน: model card ระบุเพียงว่าฝึกจากข้อมูลกว่า 100 ภาษา และประสิทธิภาพ "อาจลดลง" นอกกลุ่มภาษาที่รองรับเป็นหลัก ReadEval ยังไม่พบผลทดสอบภาษาไทยจาก Meta หรือหน่วยงานอิสระ จึงยังยืนยันไม่ได้ว่าตอบภาษาไทยได้ดีเพียงใด

ทำไมต้องใช้หน่วยความจำมากขนาดนั้น

โมเดลแบบ MoE คำนวณจริงเพียงส่วนน้อยในแต่ละขั้น ในกรณีนี้คือ 42B จาก 816B แต่ระบบไม่รู้ล่วงหน้าว่าคำถัดไปจะต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญชุดไหน ไฟล์น้ำหนักทั้งหมดจึงต้องโหลดค้างไว้ในหน่วยความจำตลอดเวลา ขนาดที่กินหน่วยความจำจึงขึ้นกับจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมด ไม่ใช่จำนวนที่ใช้งานจริง

บล็อกของ Meta อธิบายว่าชิป M5 Ultra ใช้หน่วยความจำร่วมกันระหว่างหน่วยประมวลผลกลางกับการ์ดจอในตัว (unified memory) ได้สูงสุด 512GB ต่อเครื่อง และมีแบนด์วิดท์หน่วยความจำ 1.2TB/s Meta เขียนว่าเมื่อต่อกันสองเครื่อง "Mac Studio สองเครื่องทำงานเหมือนซูเปอร์คอมพิวเตอร์เครื่องเดียวที่มีหน่วยความจำ 1 เทราไบต์"

ตัวเลข 38,000 ดอลลาร์เป็นการคำนวณของ Engadget ไม่ใช่ราคาจาก Meta หรือ Apple Engadget เลือกคิดจากรุ่น 256GB สี่เครื่อง เพราะ Apple ยังไม่ประกาศราคาและวันวางขายของรุ่น 512GB โดยบอกเพียงว่าจะมาใน "ปลายเดือนตุลาคม" ราคาที่แปลงเป็นบาทใช้อัตราแลกเปลี่ยน ณ 26 ต.ค. 2026 (ราว 33.76 บาทต่อดอลลาร์) ไม่ใช่ราคาขายในไทย

นอกจากนี้ หน้า Hugging Face ของโมเดลยังแสดงรุ่นบีบอัด (quantized) อีก 22 รุ่นสำหรับโปรแกรมอย่าง llama.cpp, Ollama และ LM Studio ซึ่งอาจกินหน่วยความจำน้อยลง แต่ model card เตือนว่ารุ่นบีบอัดอาจให้ผลต่างจากรุ่นเต็มในบางกรณี

"เก่งที่สุดของสหรัฐฯ" จริงไหม

ถ้อยคำในบล็อกของ Meta คือ "the most capable US open-weight model to date" หรือโมเดลแบบ open-weight ของสหรัฐฯ ที่ความสามารถสูงสุดเท่าที่เคยมี คำกล่าวนี้มีที่มาจากตารางผลทดสอบที่ Meta จัดทำเองใน model card

บนดัชนีรวมของ Artificial Analysis ที่ Meta อ้างในตาราง Muse Spark Open ได้ 39 คะแนน สูงกว่าโมเดลเปิดจากบริษัทอเมริกันอย่าง Inkling ของ Thinking Machines (26) และ Nemotron 3 Ultra ของ NVIDIA (23) อยู่มาก แต่ต่ำกว่า GLM 5.3 (45), Kimi K3 (44) และ Qwen3.8 (40) จากจีน ส่วน Mistral Large 4 ได้ 38 ภาพรวมจากชุดทดสอบอื่นในตารางเดียวกันเป็นดังนี้

ตัวเลขทั้งหมดมาจาก model card ของ Meta ยิ่งสูงยิ่งดี

จากตารางจะเห็นว่า Muse Spark Open ทำได้ดีในงานใช้เครื่องมือและงานแบบ agent แต่ยังตามโมเดลจีนในงานเขียนโค้ดผ่าน terminal และความรู้วิทยาศาสตร์ Trending Topics สรุปว่า Meta กับ Mistral "สูสีกัน" ในฐานะโมเดลเปิดที่ดีที่สุดนอกจีน

ความเห็นจากภายนอกไปในทางเดียวกัน Nathan Lambert นักวิจัยผู้เขียน Interconnects (ตามที่ AI Weekly สรุป) เรียก Muse Spark Open ว่า "โมเดลเปิดที่แข็งแกร่งที่สุดที่สร้างในอเมริกา โดยทิ้งห่างพอสมควร" และจัดให้อยู่ใกล้ DeepSeek V4.1 Flash แต่ตามหลัง GLM 5.3 และ Kimi K3

ด้านการทดสอบอิสระ Vals.ai ทดสอบผ่าน Together AI ได้คะแนน Vals Index 48.57% อยู่อันดับ 23 จาก 27 โมเดล (ตรวจเมื่อ 26 ต.ค. 2026) อันดับนี้นับรวมทุกโมเดลที่ Vals ทดสอบ ไม่ได้แยกเฉพาะโมเดลเปิด ขณะที่ Trending Topics รายงานว่า ณ วันเปิดตัว โมเดลนี้ยังไม่อยู่ในอันดับโมเดลเปิดของ Artificial Analysis ส่วนคะแนน Terminal-Bench ของ Vals (6.57%) วัดบนเวอร์ชัน 4.0 ซึ่งเป็นคนละเวอร์ชันกับ 2.1 ในตารางของ Meta จึงเทียบกันตรง ๆ ไม่ได้

ReadEval จัดระดับตัวเลขชุดนี้เป็น "คำกล่าวอ้างของผู้พัฒนา" เพราะตารางเปรียบเทียบทั้งหมดมาจาก Meta และรายงานวิธีประเมินฉบับเต็มที่ Meta บอกว่า "จะเผยแพร่เร็ว ๆ นี้" ยังไม่ออก

บริษัทไทยนำไปใช้เชิงพาณิชย์ได้ไหม

ได้ ตามตัวบทของ Muse Model License ที่แนบมากับโมเดลบน Hugging Face แต่มีเงื่อนไขที่ควรรู้ดังนี้ (ReadEval สรุปจากตัวบทภาษาอังกฤษ ไม่ใช่คำแนะนำทางกฎหมาย)

• ใช้ฟรีและไม่จำกัดประเทศ: สัญญาให้สิทธิ์ "แก่บุคคลใดก็ได้" โดยไม่คิดค่าใช้จ่าย ให้ใช้ คัดลอก แก้ไข ปรับแต่ง (fine-tune) กลั่นความรู้ไปสร้างโมเดลอื่น (distill) เผยแพร่ และขายต่อได้ ReadEval ไม่พบข้อห้ามรายประเทศ คู่สัญญาฝั่ง Meta ของผู้ใช้นอกยุโรปคือ Meta Platforms, Inc. ส่วนผู้ใช้ในยุโรปคือ Meta Platforms Ireland Limited
• ต้องแสดงข้อความ "Built with Muse Spark Open": ข้อ 2 ของสัญญากำหนดให้แสดง "อย่างเด่นชัด" ในหน้าจอของผลิตภัณฑ์ หรือในเอกสารประกอบ เว็บไซต์ หรือเมนูตั้งค่า ใช้กับทั้งตัวโมเดลและโมเดลที่ต่อยอดจากมัน
• เงื่อนไขรายได้ใช้เฉพาะคนที่ขายโมเดลเป็นบริการ: ข้อ 3 ระบุว่าถ้าผู้รับอนุญาตกับบริษัทในเครือมีรายได้รวมเกิน 20 ล้านดอลลาร์ในช่วง 12 เดือนติดต่อกันใดก็ตาม และจะให้บุคคลภายนอกเรียกใช้โมเดลผ่าน API หรือช่องทางคล้ายกัน (Model as a Service) ต้องแจ้ง Meta และทำสัญญาเป็นลายลักษณ์อักษรแยกก่อน ข้อนี้ไม่ครอบคลุมการใช้ภายใน งานวิจัย และการใช้โมเดลเป็นส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์ของตัวเอง
• โมเดลที่ต่อยอดก็ติดเงื่อนไขไปด้วย: สัญญานิยาม "Derivatives" ว่ารวมโมเดลที่สร้าง ฝึก ปรับแต่ง หรือกลั่นโดยใช้ตัวโมเดล "หรือผลลัพธ์ใด ๆ ของมัน" แปลว่าโมเดลที่ฝึกจากคำตอบของ Muse Spark Open ก็ต้องแสดงข้อความและทำตามนโยบายการใช้งานด้วย
• ผลลัพธ์เป็นของผู้ใช้: ข้อ 4 ระบุว่า Meta ไม่อ้างความเป็นเจ้าของผลลัพธ์ที่โมเดลสร้าง
• ต้องแนบสัญญาไปด้วยเมื่อเผยแพร่: ถ้าแจกจ่ายตัวโมเดลหรือโมเดลที่ต่อยอด ต้องแนบประกาศลิขสิทธิ์ สัญญา และนโยบายการใช้งานไปด้วย
• มีนโยบายห้ามใช้ (Usage Policy): เช่น งานผิดกฎหมาย มัลแวร์ การทหารและอาวุธ การควบคุมโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ การหลอกลวง การปลอมตัว และการนำเสนอผลงานของ AI ว่าเป็นของมนุษย์ และระบุว่าโมเดล "ไม่ได้มีไว้สำหรับบุคคลอายุต่ำกว่า 18 ปี" ซึ่งผู้ที่ทำผลิตภัณฑ์สำหรับเด็กควรพิจารณาให้ดี
• ไม่มีการรับประกัน: ข้อ 5 ระบุว่าให้ "ตามสภาพ" และผู้ใช้รับผิดชอบความปลอดภัยของการนำไปใช้เอง

ข้อที่ยังไม่ชัดคือเส้นแบ่งระหว่าง "ใช้เป็นส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์" กับ "ขายโมเดลเป็นบริการ" เช่น แชตบอตที่ลูกค้าพิมพ์คุยกับโมเดลโดยตรงจะนับเป็นแบบไหน สัญญาไม่ได้ยกตัวอย่างไว้ และไม่มีข้อกำหนดเรื่องกฎหมายที่ใช้บังคับหรือศาลที่มีอำนาจ ReadEval จึงยังยืนยันไม่ได้ว่าสัญญานี้จะตีความอย่างไรภายใต้กฎหมายไทย บริษัทที่มีรายได้ใกล้เกณฑ์หรือจะให้บริการ API ควรปรึกษาฝ่ายกฎหมาย

เทียบกับสัญญาของโมเดลอื่น

Trending Topics เปรียบว่าสัญญาของ Muse Spark Open คล้ายกับสัญญาของ Kimi K3 จาก Moonshot AI และประเมินว่า "ไม่น่าเป็นอุปสรรคมากนัก" สำหรับนักพัฒนาและสตาร์ตอัปส่วนใหญ่ แต่ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ที่จะขายต่อต้องพึ่งการอนุมัติของ Meta ขณะที่ Nathan Lambert มองว่าการใช้สัญญาเฉพาะแบบนี้เป็น "ความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์ที่ไม่จำเป็น"

ลองใช้ได้อย่างไรโดยไม่ต้องซื้อเครื่อง

Meta ระบุผู้ให้บริการ API ไว้ 7 ราย คือ Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter และ Together AI ส่วนองค์กรที่ต้องการรันบนคลาวด์ของตัวเองดาวน์โหลดได้จาก Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden และ Microsoft Foundry Models

ผ่าน OpenRouter

• รหัสโมเดลคือ meta/muse-spark-open
• ราคา ณ 26 ต.ค. 2026: 1.25 ดอลลาร์ต่อข้อมูลนำเข้า 1 ล้าน token (ราว 42 บาท) และ 4.25 ดอลลาร์ต่อคำตอบ 1 ล้าน token (ราว 143 บาท) ไม่มีรุ่นใช้ฟรีในรายการ
• ราคานี้เท่ากับ Muse Spark 1.3 ซึ่งเป็นโมเดลแบบปิดของ Meta บน OpenRouter
• หน้าเอกสารของ OpenRouter ระบุว่าโมเดลนี้ยังเลือกเส้นทางประมวลผลภายในสหภาพยุโรปไม่ได้ ส่วนการใช้งานจากไทย ReadEval ไม่พบข้อจำกัดที่ระบุไว้ แต่ยังไม่ได้ยืนยันกับผู้ให้บริการ

ตัวอย่างการเรียกผ่าน API ของ OpenRouter (ต้องสร้าง API key ในบัญชีก่อน)

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "meta/muse-spark-open",
    "messages": [{"role": "user", "content": "สรุปข่าวนี้ให้หน่อย"}]
  }'

ข้อควรรู้เรื่องการตั้งค่า: model card แนะนำ temperature 1.0 และ top_p 1.0 ระดับการคิด (reasoning_effort) มี 4 ค่าคือ low, medium, high และ xhigh ค่าเริ่มต้นคือ xhigh ส่วนงานเขียนโค้ดและงานแบบ agent แนะนำ high หรือ xhigh

ดาวน์โหลดไฟล์เอง: ไปที่หน้า meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B บน Hugging Face ล็อกอิน แล้วกรอกแบบฟอร์มขอสิทธิ์ (ชื่อ-นามสกุลตามกฎหมาย วันเกิด และชื่อองค์กร ซึ่งแก้ไขภายหลังไม่ได้) โปรแกรมที่รองรับตามที่ Meta ระบุ ได้แก่ SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp และ Unsloth

สิ่งที่แหล่งข่าวรายงานไม่ตรงกัน

• ขนาดโมเดล: Meta ระบุ 816B พารามิเตอร์ Engadget เขียนว่า 800B (ปัดเลข) ส่วนหน้า Hugging Face แสดง 822B ReadEval ยึดตัวเลข 816B ตาม model card ของ Meta
• หน่วยความจำที่ต้องใช้: Engadget และ TechCrunch เขียนว่าต้องใช้ราว 1TB ซึ่งตรงกับชุด Mac Studio สองเครื่องที่ Meta ใช้ แต่ model card ระบุขั้นต่ำ 700GB สำหรับรุ่น NVFP4 และ 2TB สำหรับรุ่นเต็ม ตัวเลขที่ต้องใช้จริงจึงขึ้นกับว่ารันแบบไหน
• เกณฑ์รายได้: AI Weekly ซึ่งสรุปบทความของ Nathan Lambert เขียนว่าเกณฑ์คือรายได้ "เกิน 20 ล้านดอลลาร์ต่อเดือน" และใช้กับบริษัทที่นำโมเดลไปใช้ แต่ตัวบทสัญญาระบุรายได้รวมในช่วง 12 เดือน และใช้เฉพาะการขายโมเดลเป็นบริการ ซึ่งตรงกับที่ Trending Topics รายงาน ReadEval ยึดตัวบทสัญญา
• ข้อความที่ต้องแสดง: AI Weekly เขียนว่า "Built with Muse" แต่ตัวบทสัญญาระบุ "Built with Muse Spark Open"
• การนำผลลัพธ์ไปฝึกโมเดลอื่น: AI Weekly ระบุว่าสัญญามีข้อจำกัดเรื่องข้อมูลสังเคราะห์ แต่ ReadEval ไม่พบข้อห้ามเช่นนั้นในตัวบท สัญญาอนุญาตการกลั่นโมเดลไว้ชัด เพียงแต่โมเดลที่ได้ต้องทำตามเงื่อนไขเดียวกัน
• อันดับใน Vals.ai: ผลค้นหาที่ ReadEval พบระหว่างทำข่าวแสดงอันดับและคะแนนต่างจากหน้าเว็บของ Vals.ai ในวันที่ตรวจ เพราะ Vals ทดสอบโมเดลเพิ่มเรื่อย ๆ ข่าวนี้ใช้ตัวเลขจากหน้าเว็บ ณ 26 ต.ค. 2026

เบื้องหลัง: Meta กลับมาแจกโมเดลอีกครั้ง

Meta เคยเป็นผู้นำโมเดลแบบเปิดผ่านตระกูล Llama แต่เมื่อ 8 เม.ย. 2026 Meta Superintelligence Labs ซึ่งมี Alexandr Wang เป็นผู้นำ เปิดตัว Muse Spark เป็นโมเดลระดับแนวหน้าตัวแรกของบริษัทที่ไม่เปิดไฟล์ให้ดาวน์โหลด จากนั้นในเดือนสิงหาคม Meta ปล่อย Muse Glimmer ขนาด 30B ภายใต้ Apache 2.0 และ Wang โพสต์บน X ว่า Muse Spark 1.2 จะมีรุ่น open-weight สองเดือนต่อมา Meta ก็ปล่อย Muse Spark Open ในรอบเดียวกับที่เปิดตัวโมเดลปิดตระกูล Wonder (Meta ไม่ได้ระบุว่า Muse Spark Open ตรงกับ Muse Spark รุ่นใด)

Engadget ชี้ว่า Meta เคยพูดว่าสหรัฐฯ ไม่ควรปล่อยให้ห้องแล็บจีนนำด้านโมเดลแบบเปิด ส่วน Lambert ประเมินว่าถ้าไม่มีโมเดลนี้ จะมีโมเดลเปิดจากบริษัทจีนกว่า 20 ตัวที่อยู่เหนือโมเดลอเมริกันทุกตัว ReadEval มีข่าวอีกชิ้นเรื่อง DeepSeek ปล่อยไฟล์ V4.1 Flash ให้ดาวน์โหลด ซึ่งเป็นอีกฝั่งของการแข่งขันนี้