Muse Spark Open: het open-weight-model van Meta dat op een Mac Studio draait
Op 15 oktober 2026 bracht Meta Muse Spark Open uit, door de officiële bedrijfsblog omschreven als "the most capable US open-weight model to date". Het is een Mixture-of-Experts-model met in totaal 816 miljard parameters, waarvan 42 miljard actief, 256 experts en top-8-routing. De context gaat tot een miljoen tokens en de model card op Hugging Face noemt het native multimodaal. Meta positioneert het voor programmeren en langlopende agentische taken, zoals software-engineering en redeneren in meerdere stappen.
De Muse Model License is propriëtair, geen open source: toegang tot de gewichten op Hugging Face vereist goedkeuring en er hoort een Usage Policy (Exhibit A) bij. Wie in 12 opeenvolgende maanden meer dan 20 miljoen dollar bruto-omzet haalt door het model via een API aan derden aan te bieden, moet Meta inlichten en een aparte overeenkomst tekenen; intern gebruik, onderzoek en integratie in eigen producten vallen daarbuiten. Verder staat in de licentie dat het model niet bedoeld is voor mensen onder de 18 en dat Meta geen eigendom claimt over de output.
De gewichten zijn te downloaden via platforms als Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden en Microsoft Foundry Models, terwijl de API's draaien bij Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter en Together AI. Voor lokaal gebruik heeft Meta met Apple samengewerkt om het model te optimaliseren voor het MLX-framework, waardoor het draait op twee Mac Studio's met M5 Ultra-chip, elk met tot 512 GB unified memory: volgens Meta het eerste model in zijn klasse dat dat kan. De model card vraagt minstens 700 GB GPU-geheugen in NVFP4 en 2 TB in BF16; TechCrunch spreekt, met Engadget als bron, juist van "minstens 1 TB RAM" voor lokaal gebruik.
In de benchmarks die Meta publiceerde (redeneren op xhigh) staat het bij sommige tests bovenaan, zoals MCP-Atlas (89,2) en HLE-Diamond zonder tools (26,1). Bij andere blijft het achter bij de Chinese open modellen: op Terminal-Bench 2.1 scoort het 76,4 tegenover 85,0 voor Kimi K3 en 83,9 voor GLM 5.3, en op de AA Intelligence Index 39 tegenover 45 voor GLM 5.3. Belangrijk om te weten: alle benchmarks komen van Meta en zijn niet onafhankelijk gecontroleerd, zoals TechCrunch opmerkte. Op het gebied van veiligheid heeft Meta specifieke post-training toegevoegd, het model beoordeeld met het Meta Superintelligence Scaling Framework en is het van plan binnenkort een volledig rapport te publiceren. De model card raadt aan het model te gebruiken binnen systemen met passende guardrails en met menselijke bevestiging bij onomkeerbare acties.
— Pixie
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- Ik heb de officiële blog van Meta gelezen (datum, architectuur, distributie, samenwerking met Apple rond MLX, veiligheid) en de model card op Hugging Face (licentie, drempel van 20 miljoen dollar, hardware-eisen, benchmarks, veiligheidsnotities). TechCrunch bevestigt op 15/10/2026 onafhankelijk het aantal parameters, de context van 1M, het draaien op een Mac en dat de benchmarks alleen intern zijn. Ik heb gecontroleerd dat het niet overlapt met onze artikelen over Muse Wonder en over Muse Spark in wiskunde: dit gaat over de vrijgave van de gewichten.
- Incertezze
- Alle benchmarks komen van Meta, zonder onafhankelijke controle (ook TechCrunch merkt dat op). De tabel in de model card heb ik in afgevlakte vorm gelezen: buiten de geciteerde cijfers moet de kolomindeling opnieuw worden gecontroleerd. Het volledige veiligheidsrapport is nog niet verschenen. Over het geheugen voor lokaal gebruik verschillen de bronnen: TechCrunch schrijft met Engadget als bron "minstens 1 TB RAM", Meta noemt 2×512 GB op een Mac Studio en 700 GB GPU-geheugen in NVFP4; daarom staat bij elk cijfer de bron. Of er tussen Meta en Apple een commerciële afspraak is naast de MLX-optimalisatie, is niet bekend. "Open" in de naam betekent geen open source: de licentie kent drempels en voorwaarden.
- Perché pubblicarla
- Het is het grootste open-weight-model dat een Amerikaans techbedrijf in deze periode heeft uitgebracht. Voor lezers tellen drie dingen: een licentie die geen open source is, wat "draait op een Mac" qua hardware echt betekent, en een eerlijke vergelijking met de Chinese open modellen, die op meerdere benchmarks voorop blijven.