Meta Muse Spark Open -mallin 816 miljardin parametrin painot ovat nyt julkisesti saatavilla

Meta julkaisi Muse Spark Open -mallin painot 15. lokakuuta 2026. Se on luontaisesti multimodaalinen avoimien painojen malli, jossa on yhteensä 816 miljardia parametria, 42 miljardia aktiivista parametria ja miljoonan tokenin konteksti-ikkuna. Meta AI:n tutkimus kuvailee sitä tähän mennessä kyvykkäimmäksi yhdysvaltalaiseksi avoimien painojen malliksi, joka on suunniteltu koodaamiseen ja agenttimaiseen työskentelyyn, kuten pitkän aikavälin tehtäviin, vaativaan ohjelmistokehitykseen ja monivaiheiseen päättelyyn.

Arkkitehtuuri ja koulutusdata

Meta Superintelligence Labsin julkaisemassa mallikortissa kerrotaan, että Muse Spark Open on asiantuntijasekoitteeseen perustuva Transformer-malli, johon on yhdistetty Perception Encoder. Kielimallissa on 62 kerrosta, piilodimensiona 8192 ja 256 asiantuntijaa, joista kahdeksan aktivoidaan kutakin tokenia kohti top-k-reitityksellä. Sen attention-lohkossa käytetään portitettua attention-mekanismia ja QK-normia, ja siinä on ryhmitellyssä kyselykonfiguraatiossa 128 kyselypäätä ja 16 avain-arvopäätä. Pään dimensio on 64. Sanaston koko on 202 048, ja syöte- ja tulosupotukset eivät ole sidottuja toisiinsa. Perception Encoderissa on 1,8 miljardia parametria 50 kerroksessa, piilodimensiona 1536 ja 16 päätä. Patch-koko on 14 × 14 ja tulosdimensiona 4096. Lisäksi siinä käytetään harvaa attention-mekanismia, jonka kerroin on neljä: joka neljäs kerros sekä viimeinen kerros käyttävät täyttä attention-mekanismia.

Malli hyväksyy syötteiksi tekstiä, kuvia, videota ja ääntä ja tuottaa tekstimuotoista tulostetta. Mallikortin mukaan koulutusdata sisältää julkisista lähteistä, internetin indeksointiaineistoista ja kolmansilta osapuolilta kerättyä tekstiä, kuvia, ääntä ja videota sekä Metan omista tuotteista ja palveluista peräisin olevaa aineistoa ja synteettisesti tuotettua materiaalia. Aineisto kattaa yli 100 kieltä, ja sen kuratointiin kuului puhdistaminen, käsittely, kaksoiskappaleiden poistaminen ja suodattaminen. reasoning_effort-parametri säätää sitä, kuinka paljon malli pohtii vastausta ennen sen antamista. Asetukset ovat low, medium, high ja xhigh, joista xhigh on oletusarvo; kaikki muut arvot aiheuttavat virheen. Meta suosittelee useimpiin käyttötarkoituksiin lämpötilaksi 1.0, top_p-arvoksi 1.0 ja top_k-asetuksen poistamista käytöstä. Vaativassa ongelmanratkaisussa, koodauksessa ja agenttimaisissa tehtävissä Meta suosittelee high- tai xhigh-päättelytasoa.

Saatavuus ja optimointi Apple Siliconille

Muse Spark Open on saatavilla API-alustojen Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter ja Together AI kautta. Painot voi ladata palveluista Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face ja Microsoft Foundry Models. Malli toimii muun muassa päättelymoottoreilla SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp ja Unsloth. Se on optimoitu AMD:n, Applen, Intelin ja NVIDIAn suorittimille, ja kehittäjät voivat jatkohienosäätää mallia PyTorchin TorchTitanilla. Painot ovat saatavilla BF16- ja NVFP4-versioina. Mallin paikallinen käyttö edellyttää näytönohjainta, jossa on vähintään 700 Gt videomuistia NVFP4-versiota tai 2 Tt BF16-versiota varten.

Metan mukaan Muse Spark Open on luokkansa ensimmäinen malli, joka toimii työpöytätietokoneessa. Se käyttää kahta Apple M5 Ultra Mac Studiota ja uusinta MLX-kehystä, joka lataa painot suoraan Hugging Facesta. Applen yhdistetyn muistin arkkitehtuuri antaa M5 Ultran integroidun näytönohjaimen käyttöön enintään 512 Gt muistia Mac Studiota kohden. Metan mukaan sirun 1,2 Tt/s:n muistikaistanleveys mahdollistaa sen, että kaksi konetta voi sisältää koko mallin ja toimia yhtenä järjestelmänä, jossa on teratavu yhdistettyä muistia.

Meta kertoi testanneensa Muse Spark Openilla toimivia agenttimaisia työnkulkuja, jotka suoritettiin kokonaan laitteessa Muse Coden avulla. Yhdessä testissä kokoonpano toimitti Ice Cubesiin, avoimen lähdekoodin Mastodon-asiakasohjelmaan, todellisia iOS-muutoksia, joihin sisältyi virheenkorjauksia, uusia ominaisuuksia ja kokonainen koontiversio. Toisessa testissä se käytti DaVinci Resolvea alusta loppuun: se tarkasteli videomateriaalia ruutu ruudulta, valitsi kiinnostavimmat hetket ja rajasi ne pystysuuntaisiksi otoksiksi. Avoimien painojen versioon sisältyy myös mukautettuja, automaattisesti viritettäviä Helion GPU -ytimiä SGLangissa. Metan mukaan ne nopeuttavat ytimiä 1,03–3,95-kertaisesti NVIDIA- ja AMD-näytönohjaimilla ja parantavat suorituskykyä alusta loppuun 3 % AMD MI350:llä.

Metan raportoimat vertailutestien tulokset ja turvallisuustulokset

Mallikortissa Muse Spark Openia, jonka päättelytasona oli xhigh, verrataan malleihin Inkling, Nemotron 3 Ultra, Beam, Mistral Large 4, Qwen3.8-2.4T-A95B, GLM 5.3 ja Kimi K3. Metan mukaan malli sai Artificial Analysis Intelligence Index -indeksissä 39 pistettä; samassa taulukossa GLM 5.3 sai 45, Kimi K3 44 ja Qwen3.8-2.4T-A95B 40 pistettä. Agenttimaisen toiminnan arvioinneissa Metan raportoimat tulokset olivat JobBenchissä 61,8 ja MCP-Atlasissa 89,2. Ne olivat näiden testien korkeimmat tulokset mallikortin taulukossa mainittujen mallien joukossa. Tietämystä ja päättelyä mittaavissa testeissä Meta raportoi tuloksiksi 26,1 HLE-Diamond-testissä ilman työkaluja, 25 AA Omniscience -testissä ja 89,0 GPQA Diamond -testissä. Taulukossa Qwen3.8-2.4T-A95B:n ja Kimi K3:n tulokseksi GPQA Diamondissa ilmoitetaan kummankin kohdalla 93,5.

Koodaamisen vertailutesteissä Meta raportoi tulokseksi 76,4 Terminal-Bench 2.1 -testissä. Mallikortissa Kimi K3:n tulokseksi ilmoitetaan 85,0 ja GLM 5.3:n 83,9. Lisäksi Muse Spark Open sai 60 pistettä DeepSWE 1.1 -testissä ja 58 SWE-Atlas-QnA-testissä; mallikortissa Kimi K3:n tulokset näissä testeissä ovat 68 ja 66. Työkaluavusteisissa multimodaalisissa testeissä Metan raportoimat tulokset olivat ZeroBenchissä 50,0, SimpleVQA:ssa 73,6 ja BabyVisionissa 80,2. Kimi K3:n tulos BabyVisionissa oli taulukon mukaan 85,7. VideoMMEv2-testissä Muse Spark Openin tulos oli 61,5, kun taas Kimi K3:n tulokseksi ilmoitetaan 65,4.

Meta kertoi, että avoimien painojen versiolle tehtiin turvallisuuteen liittyvää lisäjälkikoulutusta ja sitä arvioitiin sisällön turvallisuuden, agenttitoiminnan riskien, yksityisyyden suojan ja valmiuden osalta Meta Superintelligence Scaling Frameworkin mukaisesti. Mallikortin mukaan versio täytti julkaisun edellyttämät viitekehyksen kynnysarvot. Mallikortin mukaan Muse Spark Open torjui 99,2 % jailbreak-yrityksistä Metan sisäisessä kyberturvallisuuden vertailutestissä ja 94,8 % PolyGuardin kyberturvallisuusosiosta, RedCodesta ja CyberBench 2024:stä koottujen tulosten perusteella; samassa asetelmassa kortissa ilmoitetaan Kimi K3:n tuloksiksi 75,5 % ja 70,2 %.

Meta raportoi, että malli kieltäytyi yli 98 prosentista haitallisista pyynnöistä SecureBion BioTIER-vertailutestissä ja yli 99 prosentista sisäisessä kemian alan yhden vuoron vertailutestissä. Lisäksi se kieltäytyi yli 97 prosentista haitallisista biologiaan liittyvistä pyynnöistä ja 98 prosentista haitallisista kemiaan liittyvistä pyynnöistä sisäisissä monivuoroisissa agenttitesteissä. Mallikortissa ilmoitetaan MASK-vertailutestin rehellisyysasteeksi 98,1 %, Agentic Misalignment -vertailutestin epäasianmukaisen toiminnan osuudeksi 0 % ja StrongREJECT v2 -testin tulokseksi 0,5; jälkimmäisessä testissä pienempi tulos on parempi. Meta varoittaa, että tulokset kuvaavat julkaistua tarkistuspistettä testatuissa olosuhteissa ja että myöhemmät muutokset voivat heikentää turvallisuutta. Se suosittelee ottamaan mallin käyttöön osana laajempaa tekoälyjärjestelmää, jossa on käyttötarkoitukseen sopivat suojamekanismit.

Lisenssiehdot ja ilmoitetut rajoitukset

Painot julkaistaan Muse Model License -lisenssillä, joka on päivätty 15. lokakuuta 2026. Lisenssi sallii ohjelmiston maksuttoman käytön, kopioinnin, muokkaamisen, myös hienosäädön, johdannaisten luomisen, tislaamisen ja jakelun tietyin ehdoin. Lisenssinhaltijoiden on näytettävä selvästi teksti ”Rakennettu Muse Spark Openin avulla” kunkin ohjelmistoa tai sen johdannaisia käyttävän tuotteen tai palvelun käyttöliittymässä tai mukana toimitettavissa asiakirjoissa, verkkosivustolla tai asetusvalikossa.

Lisenssinhaltijoiden, jotka tarjoavat tekoälymalleja palveluna ja joiden yhteenlaskettu bruttoliikevaihto konserniyhtiöineen ylittää 20 miljoonaa dollaria minkä tahansa yhtäjaksoisen 12 kuukauden jakson aikana, on ilmoitettava asiasta Metalle ja tehtävä erillinen kirjallinen sopimus ennen ohjelmiston sisällyttämistä kyseiseen liiketoimintaan. Ehto ei koske sisäistä käyttöä, tutkimusta tai muuta kaupallista toimintaa, joka ei ole mallipalvelua, eikä ohjelmiston käyttöä lisenssinhaltijan oman tuotteen toimintaa tukevana osana. Lisenssissä todetaan, ettei Meta saa omistusoikeutta ohjelmistolla tuotettuihin tuloksiin.

Liitteenä olevassa käyttöpolitiikassa todetaan, ettei mallia ole tarkoitettu alle 18-vuotiaille, ja kielletään muun muassa sen käyttö laittomaan toimintaan, haittaohjelmien luomiseen, aseiden kehittämiseen, kriittisen infrastruktuurin toimintaan sekä tahalliseen harhaanjohtamiseen, kuten petoksiin, disinformaatioon ja toisena henkilönä esiintymiseen. Metan ilmoittamiin rajoituksiin kuuluvat mahdolliset epätarkat, puolueelliset tai sopimattomat vastaukset, monivaiheisen päättelyn virheet uusissa tilanteissa, suorituskyvyn heikkeneminen kielillä, joita tuetaan vahvasti, pienet laatuerot kvantisoidussa päättelyssä sekä epäluotettava hyvin lyhyiden tai matalaresoluutioisten videoiden tarkastelu. Meta kertoi, että kattava arviointiraportti julkaistaan pian.