Groq는 Meta의 Muse Spark Open을 출시일에 GroqCloud에서 제한 미리보기로 제공한다고 발표했습니다. 오픈 웨이트 모델인 Muse Spark Open은 에이전트형 코딩을 위해 설계됐으며, Groq는 자사 서비스가 개발자 600만 명 이상, 포춘 500대 기업, AI 중심 기업 수천 곳을 지원한다고 밝혔습니다.

Muse Spark Open은 전체 매개변수 8160억 개 가운데 토큰당 420억 개를 활성화하며, 전문가 256개를 사용하는 혼합 전문가 모델(MoE)입니다. GroqCloud는 컨텍스트 창 131,072토큰, 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력, 사용자당 초당 350개 이상의 토큰 처리 속도를 지원합니다. 모델은 여러 파일을 바꾸는 리팩터링, 디버깅 세션, 장시간 실행되는 작업 등 개발자 작업 흐름을 학습했습니다.

Meta는 Muse Spark Open이 장시간 작업에서 계획을 세우고 실행한 뒤 결과를 관찰하며 방향을 수정하도록 설계했습니다. 하위 에이전트를 실행하고 조율하거나 웹을 탐색할 수 있으며, 데스크톱·모바일·브라우저 환경에서 컴퓨터를 사용할 수 있습니다. 각 행동 전에는 짧은 의도 설명을 작성하며, Meta는 첫 시도 성공률이 더 높고 도구 호출이 안정적이라고 밝혔습니다.

Groq는 에이전트형 코딩 작업에서 모델 호출이 연쇄적으로 이어지고 각 단계가 앞선 단계의 완료를 기다리기 때문에, 추론 속도가 개발자가 결과를 기다리는 시간에 영향을 준다고 설명했습니다. Groq는 자사 플랫폼이 북미, 유럽, 중동, 아시아·태평양 데이터센터에서 매주 수조 개의 토큰을 처리한다고 밝혔습니다. Groq 임원 스콧 앨빈(Scott Albin)은 에이전트가 단일 작업에서 모델을 수십 차례 호출하며, GroqCloud에서 Muse Spark Open을 실행하면 이러한 호출을 빠르게 처리할 수 있다고 말했습니다.

Groq는 Meta의 Muse Spark Open을 출시일에 GroqCloud에서 제한 미리보기로 제공한다고 발표했습니다. 오픈 웨이트 모델인 Muse Spark Open은 에이전트형 코딩을 위해 설계됐으며, Groq는 자사 서비스가 개발자 600만 명 이상, 포춘 500대 기업, AI 중심 기업 수천 곳을 지원한다고 밝혔습니다.

Muse Spark Open은 전체 매개변수 8160억 개 가운데 토큰당 420억 개를 활성화하며, 전문가 256개를 사용하는 혼합 전문가 모델(MoE)입니다. GroqCloud는 컨텍스트 창 131,072토큰, 텍스트·이미지 입력과 텍스트 출력, 사용자당 초당 350개 이상의 토큰 처리 속도를 지원합니다. 모델은 여러 파일을 바꾸는 리팩터링, 디버깅 세션, 장시간 실행되는 작업 등 개발자 작업 흐름을 학습했습니다.

Meta는 Muse Spark Open이 장시간 작업에서 계획을 세우고 실행한 뒤 결과를 관찰하며 방향을 수정하도록 설계했습니다. 하위 에이전트를 실행하고 조율하거나 웹을 탐색할 수 있으며, 데스크톱·모바일·브라우저 환경에서 컴퓨터를 사용할 수 있습니다. 각 행동 전에는 짧은 의도 설명을 작성하며, Meta는 첫 시도 성공률이 더 높고 도구 호출이 안정적이라고 밝혔습니다.

Groq는 에이전트형 코딩 작업에서 모델 호출이 연쇄적으로 이어지고 각 단계가 앞선 단계의 완료를 기다리기 때문에, 추론 속도가 개발자가 결과를 기다리는 시간에 영향을 준다고 설명했습니다. Groq는 자사 플랫폼이 북미, 유럽, 중동, 아시아·태평양 데이터센터에서 매주 수조 개의 토큰을 처리한다고 밝혔습니다. Groq 임원 스콧 앨빈(Scott Albin)은 에이전트가 단일 작업에서 모델을 수십 차례 호출하며, GroqCloud에서 Muse Spark Open을 실행하면 이러한 호출을 빠르게 처리할 수 있다고 말했습니다.