四家连发"开源"大模型，只有英伟达的装得进24GB显卡
周四到周六，Meta、英伟达、Reflection、DeepSeek先后放出四个大模型。把四个放在一起看，“本地运行”的意思变了：得先有一台比汽车还贵的电脑。
Meta的Muse Spark Open，总参数816B，激活参数42B，上下文窗口100万token。公告说要带智能体AI到“桌面”，但推荐的“桌面”是两台512GB内存的M5 Ultra Mac Studio。这配置10月底发货，还没定价。另一个方案是四台256GB的Mac Studio，加一起约3.8万美元。
这套组合下来，成本在数万美元级别。Meta的模型卡显示，它在Artificial Analysis指数上得分39。GLM 5.3是45分，Kimi K3是44分。许可证也有自己的门槛：必须标注"Built with Muse Spark Open“，年收入超过2000万美元得单独谈协议。评论区有人说得直接：开放权重不等于能跑在本地硬件上，开放权重只等于非专有。还有人建议直接从torrent下载模型文件，绕过许可证协议。
Reflection和DeepSeek的许可证，宽松得多。周五登场的Reflection Beam，总参数501B，激活参数23B，Apache 2.0，没有附加条件。但最小的官方检查点是NVFP4格式，294GB。周六，DeepSeek的V4.1 Flash 1017也来了，MIT许可证，仓库510GB。DeepSeek自己的表格显示它在DeepSWE基准上77.0分，Opus 5是74.0——厂商数据，得谨慎看。许可证放开了，硬件要求照样把大多数人挡在外面。
唯一例外是英伟达。Nemotron 3.5 Bolt和Meta同一天发布，总参数74B，激活参数9B。量化感知训练一路压到2bit，整个模型22GB，外加1.7GB视觉投影器。它就是冲着24GB显存设计的，发布当天就支持Unsloth的GGUF格式，以及llama.cpp、Ollama、LM Studio。卖24GB显卡的公司，成了本周唯一为24GB显卡做模型的实验室。
”装得下“不代表”跑得起来“。有评论者指出，23.75GB的模型放进24GB显存时，KV缓存还要占额外空间，根本放不下。而且24GB显存目前仍然高于平均水平，多数人的设备连这条线都够不到。
这波发布里，大模型是主角，但社区聊得最多的反而是小模型。LFM2.5-24B-A2B被评论者点名：24B规模，表现超出预期。让它写一个radix-2快速傅里叶变换的Python实现，一次就对了。几个月前的Qwen 3.8 27b和DeepSeek V4 Flash Vision，至今还是”现实本地"段位的代表。也有人在等Qwen 4，说会让这周的模型过时。硬件这边，评论者问AMD为什么没动静。他们提到，英伟达刚移除NVLink，多卡互联空出一个明显的口子。
月底前，Mistral的Large 4权重也要落地，总参数1T，外号Le Chonk。24GB档位能选的模型只会更少。这一周，模型越做越大，许可证有松有紧。唯一照顾消费级显卡的实验室，来自卖显卡的公司。这种分工，短期内看不到改变。
关键事实
- Meta在周四发布了Muse Spark Open模型，总参数量816B，激活参数42B，上下文长度1M。
- Muse Spark Open的替代配置是四台256GB的Mac Studio，总价约3.8万美元。
- Meta自己的模型卡显示Muse Spark Open在Artificial Analysis指数上得分39，落后于GLM 5.3（45分）和Kimi K3（44分）。
- NVIDIA在同一天发布了Nemotron 3.5 Bolt，总参数量74B，激活参数9B，采用量化感知训练至2bit，总大小22GB加1.7GB视觉投影器。
- Nemotron 3.5 Bolt是专门为24GB显存设计的，发布当天就支持Unsloth GGUF、llama.cpp、Ollama和LM Studio。
- Reflection在周五发布了Beam模型，总参数量501B，激活参数23B，采用Apache 2.0许可证，无附加条件。
- Beam最小的官方检查点是NVFP4格式，大小294GB。
- DeepSeek自己的表格显示V4.1 Flash 1017在DeepSWE基准上得分77.0，而Opus 5得分74.0（厂商数据，需谨慎对待）。