Muse Spark Open 모델, 이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 사용 가능

게시된 날짜: 2026년 10월 15일

이제 Amazon SageMaker JumpStart에서 Meta의 Muse Spark Open이 출시되어, AWS 고객이 사용할 수 있는 파운데이션 모델 포트폴리오가 더욱 확장되었습니다. Meta의 이 코딩 최적화 오픈 웨이트 모델은 에이전틱 코딩 워크플로 용도로 구축되었으며, AWS 인프라 환경에서 엔터프라이즈 소프트웨어 엔지니어링을 위한 다단계 추론과 도구 호출을 제공합니다.

Muse Spark Open은 장기 실행 코딩 에이전트와 멀티모달 엔지니어링 워크플로를 위해 설계되었습니다. 총 816B 파라미터(토큰당 42B 활성)로 구성된 전문가 혼합(MoE) 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 훨씬 밀도가 낮은 모델에 근접한 토큰당 컴퓨팅을 유지하면서 초대형 네트워크의 역량을 발휘합니다. 이 모델에는 1M 토큰 컨텍스트 창이 있어 태스크를 작은 조각으로 나누지 않고도 종속성, 레거시 코드, 수천 개의 파일을 포함한 전체 프로젝트를 수집할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 문서, 오디오, 오디오-비디오를 입력으로 받아들이고 텍스트 출력을 생성합니다. 다중 파일 리팩터링, 장시간 디버깅 세션 등 실제 개발자 워크플로를 바탕으로 훈련되어, 단일 도구 호출에 그치지 않고, 장기적 관점에서 계획하여 실행하고 결과를 관찰하고 스스로 수정합니다. SageMaker JumpStart는 BF16(Muse-Spark-Open-816B-A42B)과 NVFP4 양자화(Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4), 2가지 버전을 제공하며 이 중 NVFP4 버전은 메모리 사용량이 약 4분의 1 수준으로, 비용 효율적인 배포가 가능합니다.

SageMaker JumpStart를 사용하는 고객은 클릭 몇 번으로 Muse Spark Open을 배포할 수 있으며, 엔드포인트는 자체 AWS 계정에서 실행되므로 소스 코드와 프롬프트를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

이 모델을 시작하려면 SageMaker 콘솔의 SageMaker JumpStart 모델 카탈로그로 이동하거나 SageMaker Python SDK를 사용하여 모델을 AWS 계정에 배포하세요. SageMaker JumpStart에서 파운데이션 모델을 배포하고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker JumpStart 설명서를 참조하세요.