Ponderile open-weight ale modelului Muse Spark Open, cu 816 miliarde de parametri, sunt acum disponibile public

Meta a publicat ponderile Muse Spark Open la 15 octombrie 2026, un model nativ multimodal cu ponderi deschise, cu 816 de miliarde de parametri în total, 42 de miliarde de parametri activi și o fereastră de context de 1 milion de tokenuri. Cercetarea Meta în domeniul IA îl descrie drept cel mai capabil model cu ponderi deschise din SUA până în prezent, creat pentru programare și activități desfășurate de agenți, precum sarcini de lungă durată, inginerie software complexă și raționament în mai mulți pași.

Arhitectură și date de antrenare

Potrivit fișei modelului publicate de Meta Superintelligence Labs, Muse Spark Open este un Transformer de tip Mixture-of-Experts asociat cu un encoder de percepție. Modelul lingvistic are 62 de straturi, o dimensiune ascunsă de 8192 și 256 de experți, dintre care opt sunt activați pentru fiecare token prin rutare top-k. Blocul său de atenție folosește atenție cu porți și QK-norm, 128 de capete de interogare și 16 capete de cheie-valoare într-o configurație grouped-query, iar dimensiunea fiecărui cap este de 64. Vocabularul are 202.048 de elemente, iar reprezentările de intrare și de ieșire nu sunt partajate. Encoderul de percepție are 1,8 miliarde de parametri distribuiți pe 50 de straturi, o dimensiune ascunsă de 1536, 16 capete, dimensiunea patch-ului de 14×14, o dimensiune de ieșire de 4096 și atenție rară cu un factor de patru, în care fiecare al patrulea strat, precum și stratul final, folosesc atenție completă.

Modelul acceptă intrări text, imagini, videoclipuri și audio și generează text. Potrivit fișei modelului, datele de antrenare includ text, imagini, audio și videoclipuri provenite din surse publice, colectări de pe internet, terți, produsele și serviciile proprii ale Meta, precum și materiale generate sintetic; acestea acoperă peste 100 de limbi. Curatorierea datelor a inclus curățare, procesare, deduplicare și filtrare. Parametrul reasoning_effort controlează cât de mult raționează modelul înainte de a răspunde, cu setările low, medium, high și xhigh, cea implicită fiind xhigh; orice altă valoare generează o eroare. Pentru majoritatea implementărilor, Meta recomandă temperature 1.0, top_p 1.0 și dezactivarea top_k, precum și un nivel de raționament high sau xhigh pentru rezolvarea problemelor complexe, programare și sarcini agentice.

Disponibilitate și optimizare pentru Apple Silicon

Muse Spark Open este disponibil prin platformele API Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter și Together AI, iar ponderile pot fi descărcate de pe Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face și Microsoft Foundry Models. Modelul rulează pe motoare de inferență precum SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp și Unsloth, cu optimizări pentru cipurile AMD, Apple, Intel și NVIDIA; dezvoltatorii pot, de asemenea, să ajusteze modelul folosind TorchTitan de la PyTorch. Ponderile sunt disponibile în versiunile BF16 și NVFP4; rularea locală necesită o placă GPU cu cel puțin 700 GB de VRAM pentru NVFP4 sau 2 TB pentru BF16.

Meta afirmă că Muse Spark Open este primul model din clasa sa care rulează pe un computer desktop, folosind două sisteme Apple M5 Ultra Mac Studio cu cea mai recentă versiune a cadrului MLX, care preia ponderile direct de pe Hugging Face. Arhitectura de memorie unificată a Apple permite GPU-ului integrat din M5 Ultra să utilizeze până la 512 GB în fiecare Mac Studio, iar Meta susține că lățimea de bandă a memoriei cipului, de 1,2 TB/s, le permite celor două sisteme să găzduiască întregul model și să funcționeze ca un singur sistem cu un terabyte de memorie unificată.

Meta a declarat că a testat fluxuri de lucru agentice care rulează integral pe dispozitiv, cu Muse Code bazat pe Muse Spark Open. Într-un test, configurația a livrat modificări reale pentru iOS în Ice Cubes, un client Mastodon open-source, incluzând remedieri de erori, funcții noi și o compilare completă; într-un alt test, a operat DaVinci Resolve de la început până la sfârșit, examinând materialul video cadru cu cadru pentru a selecta momentele remarcabile și a le reîncadra în format vertical. Versiunea open-weight include și nuclee GPU Helion personalizate și cu parametri ajustabili automat în SGLang, despre care Meta afirmă că oferă accelerări la nivelul nucleelor de 1,03 până la 3,95 ori pe GPU-urile NVIDIA și AMD și o accelerare de 3% de la un capăt la altul pe AMD MI350.

Rezultatele de evaluare comparativă și de siguranță raportate de Meta

Fișa modelului compară Muse Spark Open, rulat cu nivelul de raționament xhigh, cu Inkling, Nemotron 3 Ultra, Beam, Mistral Large 4, Qwen3.8-2.4T-A95B, GLM 5.3 și Kimi K3. Meta raportează un scor de 39 la Artificial Analysis Intelligence Index; același tabel indică 45 pentru GLM 5.3, 44 pentru Kimi K3 și 40 pentru Qwen3.8-2.4T-A95B. La evaluările agentice, Meta raportează 61,8 la JobBench și 89,2 la MCP-Atlas, cele mai mari scoruri la aceste teste dintre modelele incluse în tabelul fișei. La evaluările de cunoștințe și raționament, Meta raportează 26,1 la HLE-Diamond fără instrumente, 25 la AA Omniscience și 89,0 la GPQA Diamond; în tabel, Qwen3.8-2.4T-A95B și Kimi K3 au fiecare un scor de 93,5.

La testele de programare, Meta raportează 76,4 la Terminal-Bench 2.1, unde fișa indică 85,0 pentru Kimi K3 și 83,9 pentru GLM 5.3, precum și 60 la DeepSWE 1.1 și 58 la SWE-Atlas-QnA, teste la care fișa indică scoruri de 68 și, respectiv, 66 pentru Kimi K3. La testele multimodale asistate de instrumente, Meta raportează 50,0 la ZeroBench, 73,6 la SimpleVQA, 80,2 la BabyVision, față de 85,7 pentru Kimi K3 în tabel, și 61,5 la VideoMMEv2, față de scorul de 65,4 indicat pentru Kimi K3.

Meta a declarat că versiunea cu ponderi deschise a beneficiat de o etapă suplimentară de antrenare axată pe siguranță și a fost evaluată în privința siguranței conținutului, a riscurilor asociate agenților autonomi, a confidențialității și a pregătirii, în conformitate cu Cadrul Meta pentru scalarea superinteligenței, îndeplinind pragurile impuse de acesta pentru lansare. Fișa modelului arată că Muse Spark Open a refuzat 99,2% dintre încercările de eludare a restricțiilor în cadrul benchmarkului intern de securitate cibernetică al Meta și 94,8% dintre acestea, cumulat, în subsetul de securitate cibernetică al PolyGuard, RedCode și CyberBench 2024; în aceeași configurație, fișa indică rezultate de 75,5% și 70,2% pentru Kimi K3.

Meta raportează rate de refuz de peste 98% pentru solicitările dăunătoare din benchmarkul BioTIER al SecureBio și de peste 99% în cadrul unui benchmark intern de chimie cu un singur schimb, precum și rate de refuz de peste 97% pentru solicitările dăunătoare din domeniul biologiei și de 98% pentru cele din domeniul chimiei, în cadrul unor benchmarkuri interne pentru agenți autonomi cu mai multe schimburi. Fișa indică o rată de onestitate de 98,1% în benchmarkul MASK, o rată de comportament necorespunzător de 0% în benchmarkul Agentic Misalignment și un scor de 0,5 în StrongREJECT v2, unde scorurile mai mici sunt mai bune. Meta avertizează că rezultatele caracterizează punctul de control lansat în condițiile testate și că modificările ulterioare pot reduce nivelul de siguranță; de asemenea, recomandă implementarea modelului într-un sistem de inteligență artificială mai amplu, prevăzut cu măsuri de protecție adecvate cazului de utilizare.

Termenii licenței și limitările declarate

Ponderile sunt distribuite în baza Muse Model License, datată 15 octombrie 2026, care permite utilizarea gratuită, copierea, modificarea, inclusiv ajustarea fină, crearea de opere derivate, distilarea și distribuirea, sub rezerva anumitor condiții. Deținătorii licenței trebuie să afișeze vizibil mențiunea „Creat cu Muse Spark Open” în interfața utilizatorului fiecărui produs sau serviciu care utilizează software-ul ori opere derivate din acesta sau în documentația aferentă, pe un site web ori într-un meniu de setări.

Deținătorii licenței care oferă modele de inteligență artificială ca serviciu și ale căror venituri brute cumulate, împreună cu cele ale afiliaților, depășesc 20 de milioane de dolari în orice perioadă consecutivă de 12 luni trebuie să notifice Meta și să încheie un acord scris separat înainte de a include software-ul în respectiva activitate. Această prevedere nu se aplică utilizării interne, cercetării sau altor activități comerciale care nu constau în furnizarea unui serviciu bazat pe modele și nici utilizării software-ului ca o componentă care stă la baza propriului produs al deținătorului licenței. Licența prevede că Meta nu dobândește niciun drept de proprietate asupra rezultatelor generate de software.

Politica de utilizare anexată precizează că modelul nu este destinat persoanelor sub 18 ani și interzice utilizările care includ activități ilegale, crearea de programe malware, dezvoltarea de arme, exploatarea infrastructurii critice și înșelarea intenționată, precum frauda, dezinformarea și uzurparea identității. Printre limitările declarate de Meta se numără posibilitatea ca răspunsurile să fie inexacte, părtinitoare sau inacceptabile; erorile de raționament în mai mulți pași, în situații noi; performanța redusă în limbi din afara grupului celor pentru care există un nivel solid de suport; diferențele minore de calitate în cazul inferenței cuantizate; și interpretarea nesigură a videoclipurilor foarte scurte sau cu rezoluție scăzută. Meta a declarat că un raport complet de evaluare va fi disponibil în curând.