Meta 15 października udostępniła wagi modelu Muse Spark Open — multimodalnego modelu AI o 816 miliardach parametrów, który firma nazywa najpotężniejszym amerykańskim otwartym modelem na dziś. Wyjątkowość wydania — partnerstwo z Apple: model można uruchomić lokalnie na dwóch komputerach Mac Studio.
Czym jest Muse Spark Open
Muse Spark Open zbudowana jest na architekturze „mixture of experts": z 816 mld parametrów dla każdego tokena aktywne jest tylko 42 mld. Model od początku jest multimodalny, ma okno kontekstowe wynoszące 1 milion tokenów i, według Meta, został stworzony przede wszystkim do programowania i zadań agentowych — długich wieloetapowych scenariuszy, złożonego tworzenia oprogramowania i rozumowania.
Model bilionowy na biurku
Meta twierdzi, że to pierwszy model tej klasy, który można uruchomić w domu: wymaga to dwóch Mac Studio z chipem M5 Ultra i 512 GB pamięci zunifikowanej każdy lub czterech maszyn po 256 GB. Komputery łączą się bezpośrednio przez Thunderbolt 5, a framework Apple MLX rozdziela model między nimi za pomocą technologii RDMA. Wymagane są macOS 26.2 lub nowszy oraz MLX 0.30.1+, a używana jest skwantyzowana wersja NVFP4.
Według Apple Machine Learning Research na klastrze z czterech Mac Studio model generuje ponad 36 tokenów na sekundę — szybciej, niż człowiek czyta. Konfiguracja Mac Studio z 512 GB pamięci nie trafiła jeszcze do sprzedaży: według doniesień oczekuje się jej później w tym miesiącu.
Nie tylko Mac
Model działa również na sprzęcie serwerowym: na akceleratorach NVIDIA Blackwell (cztery GPU dla wersji NVFP4), AMD Instinct MI355X/MI350X oraz procesorach Intel Xeon 6. Wagi są dostępne na Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden i Microsoft Foundry, a przez API model oferują Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter i Together AI. Do douczania Meta zaleca PyTorch TorchTitan.
Dlaczego to ważne
Jak pisze CNBC, współpraca Meta i Apple trwała kilka miesięcy. Dla deweloperów i firm oznacza to możliwość uruchamiania modelu na poziomie wiodących usług chmurowych na własnym sprzęcie — bez przekazywania danych zewnętrznym dostawcom. Jednocześnie wydanie wzmacnia konkurencję na rynku otwartych modeli, na którym dotąd dominowali chińscy deweloperzy.
Źródła: Meta AI Research, Apple Machine Learning Research, CNBC.