Meta объявила о выпуске модели Muse Spark Open — модели искусственного интеллекта с открытыми весами, содержащей 816 миллиардов параметров и способной полностью работать локально на двух устройствах Mac Studio с процессорами M5 Ultra. Модель ориентирована на разработку программного обеспечения, долгосрочные агентские задачи и многошаговое рассуждение.
Модель использует архитектуру смеси экспертов: для каждого токена активируются 42 миллиарда параметров, а длина контекстного окна достигает 1 миллиона токенов. Она также поддерживает текстовые, графические, видео- и аудиовходы, что позволяет применять её в задачах, выходящих за рамки традиционной генерации текста и программирования.
Локальная работа требует необычного оборудования
Meta разработала модель в сотрудничестве с Apple и оптимизировала её для работы на устройствах Mac Studio с процессорами M5 Ultra через MLX — фреймворк машинного обучения. Эталонная конфигурация использует два устройства, каждое из которых оснащено 512 ГБ объединённой памяти, что обеспечивает общий объём в 1 ТБ, достаточный для размещения всей модели.
Эта конфигурация использует доступ графического процессора к объединённой системной памяти и пропускную способность памяти 1,2 ТБ в секунду у процессора M5 Ultra. Meta описывает два устройства как единый настольный суперкомпьютер, однако это не стандартная конфигурация для пользователей: версия Mac Studio с 512 ГБ памяти на момент публикации материала ещё не продавалась, а её выпуск ожидался в конце октября.
Что модель меняет для разработчиков?
Meta протестировала Muse Spark Open вместе с Muse Code в сценариях, основанных на программных агентах. В одной из демонстраций модель использовала проект Ice Cubes — клиента с открытым исходным кодом для платформы Mastodon — чтобы исправить ошибки и добавить функции. В другой демонстрации она управляла DaVinci Resolve, проверяла видео кадр за кадром, а затем определяла подходящие для вертикального формата фрагменты и обрезала их.
Эти примеры показывают, что модель ориентирована не только на ответы на вопросы, но и на выполнение последовательностей действий с использованием различных инструментов и программ. Согласно опубликованным Meta оценкам, модель набрала 89,2 балла в тесте MCP-Atlas и 61,8 балла в JobBench.
Широкая поддержка и лицензия, не являющаяся полностью открытым исходным кодом
Muse Spark Open поддерживает фреймворки вывода SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp, Unsloth и MLX, а также может работать на оборудовании AMD, Apple, Intel и NVIDIA. Её веса доступны через Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden и Microsoft Foundry Models, а Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter и Together AI предоставляют доступ к модели через API.
Однако определение модели как модели с открытыми весами не означает, что она полностью относится к открытому исходному коду. Meta опубликовала её по лицензии Muse Model License, которая устанавливает определённые коммерческие ограничения, особенно для компаний с высоким доходом, предоставляющих модель как услугу. При этом лицензия разрешает бесплатное использование в ряде коммерческих сценариев, например для внутреннего использования и интеграции в другие продукты.
Ограничения заявления о превосходстве
Meta представляет модель как наиболее способную среди разработанных в США моделей с открытыми весами, а не среди всех открытых моделей в мире. Сравнения, приведённые в материале, показывают, что GLM 5.3, Kimi K3 и некоторые модели Qwen превосходят её в отдельных тестах программирования и общей производительности. Поэтому практическая ценность Muse Spark Open связана с возможностью локальной работы, мультимодальной архитектурой и поддержкой агентских задач, а не с заявлением о всеобъемлющем превосходстве над всеми конкурентами.