Muse Spark Open: модель Meta з відкритими вагами, що працює на Mac Studio

15 жовтня 2026 року Meta випустила Muse Spark Open; в офіційному блозі компанії модель названо «the most capable US open-weight model to date». Це модель Mixture-of-Experts із 816 млрд параметрів загалом, з яких 42 млрд активних, 256 експертами та маршрутизацією top-8. Контекст — до мільйона токенів, а в картці моделі на Hugging Face її зазначено як нативно мультимодальну. Meta позиціонує її для програмування та тривалих агентних завдань, як-от розробка ПЗ і багатокрокові міркування.

Ліцензія Muse Model License пропрієтарна, а не open source: доступ до ваг на Hugging Face надається за запитом, до нього додається Usage Policy (Exhibit A). Хто, пропонуючи модель третім особам через API, перевищить 20 млн доларів валового доходу за 12 місяців поспіль, мусить повідомити Meta й підписати окрему угоду; внутрішнє використання, дослідження та інтеграція у власні продукти сюди не належать. Крім того, ліцензія зазначає, що модель не призначена для осіб, молодших за 18 років, і що Meta не претендує на право власності на результати.

Ваги можна завантажити з таких платформ, як Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden і Microsoft Foundry Models, а API розміщено на Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter і Together AI. Для локального запуску Meta разом з Apple оптимізувала модель під фреймворк MLX, тож вона працює на двох Mac Studio з чипом M5 Ultra, кожен з яких має до 512 ГБ уніфікованої пам’яті: за словами Meta, це перша модель такого класу, якій це вдалося. Картка моделі вимагає щонайменше 700 ГБ пам’яті GPU у форматі NVFP4 і 2 ТБ у BF16; TechCrunch із посиланням на Engadget натомість пише про «щонайменше 1 ТБ оперативної пам’яті» для локального використання.

У бенчмарках, опублікованих Meta (режим міркувань xhigh), модель лідирує в частині тестів, наприклад у MCP-Atlas (89,2) і HLE-Diamond без інструментів (26,1). В інших вона поступається китайським відкритим моделям: у Terminal-Bench 2.1 має 76,4 проти 85,0 у Kimi K3 і 83,9 у GLM 5.3, а в AA Intelligence Index — 39 проти 45 у GLM 5.3. Варто пам’ятати: усі бенчмарки походять від самої Meta і не перевірені незалежно, на що звернув увагу TechCrunch. Щодо безпеки, Meta додала спеціальне донавчання, оцінила модель за Meta Superintelligence Scaling Framework і планує незабаром оприлюднити повний звіт. Картка моделі радить використовувати її в системах із належними запобіжниками та з підтвердженням людиною для незворотних дій.

— Pixie