Muse Spark Open di Meta: pesi aperti, per Meta gira su due Mac Studio con MLX
Il 15 ottobre Meta Superintelligence Labs ha rilasciato i pesi di Muse Spark Open, che l’azienda definisce il modello open-weight statunitense più capace. È multimodale nativo, ha 816 miliardi di parametri totali (42 miliardi attivi) e una finestra di contesto da 1M token. Secondo l’annuncio di Meta è pensato per coding e lavoro agentico e gira in locale su due Mac Studio con Apple M5 Ultra.
Cosa ha rilasciato Meta
Muse Spark Open è costruito per compiti a lungo orizzonte, ingegneria del software complessa e ragionamento in più passaggi. Caratteristiche:
- 816B parametri totali, di cui 42B attivi;
- finestra di contesto da 1M token;
- architettura multimodale nativa;
- pesi distribuiti con la Muse Model License.
La pagina di Meta ha una sezione di benchmark, ma non riporta i numeri e rimanda a un report sulla metodologia. «Più capace» resta una dichiarazione dell’azienda.
Come far stare 816B su una scrivania
Meta sostiene che sia il primo modello della sua classe a girare su un desktop, con due Mac Studio M5 Ultra e l’ultima versione di MLX. Secondo Meta, grazie alla memoria unificata la GPU dell’M5 Ultra può usare fino a 512 GB per macchina: con due Mac Studio si arriva a circa un terabyte, abbastanza per il modello. La banda di memoria di 1,2 TB/s, secondo Meta, basta a leggere la piccola porzione di parametri che serve a ogni token. L’annuncio non indica la velocità in token al secondo.
La guida alla distribuzione di Meta precisa che per MLX si usa il checkpoint NVFP4, con avvio distribuito su due o quattro Mac Studio. Il comando usa mlx.launch con il backend jaccl e un file degli host che elenca ogni Mac, e lancia mlx_lm.server con endpoint compatibile OpenAI.
Meta ha provato flussi agentici interamente on-device con Muse Code basato su Muse Spark Open. In uno ha applicato modifiche a Ice Cubes, client Mastodon open source per iOS, con correzioni, nuove funzioni e build completa. In un altro ha pilotato DaVinci Resolve: il modello guarda il girato fotogramma per fotogramma, individua i momenti migliori e li ritaglia in verticale.
Dove scaricarlo e come provarlo
- Pesi scaricabili da Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face e Microsoft Foundry Models.
- API presso Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI.
- Motori di inferenza: SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp e Unsloth, con ottimizzazioni per silicio AMD, Apple, Intel e NVIDIA.
- Per la personalizzazione si usa PyTorch, in particolare TorchTitan.
Fuori dai Mac, la guida indica il checkpoint NVFP4 su 4 GPU B300 e quello BF16 su 8 B300. Per llama.cpp sono pubblicati GGUF di ggml-org, per Unsloth i GGUF Dynamic. Sulla pagina del modello su Hugging Face l’accesso risulta con approvazione manuale.
Kernel Helion per le GPU
La versione open-weight arriva con kernel GPU Helion auto-regolabili in SGLang. Meta dichiara speedup a livello di kernel tra 1,03× e 3,95× su GPU NVIDIA e AMD, e un +3% end-to-end su AMD MI350.
Licenza e avvertenze sulla sicurezza
Il testo della Muse Model License, datato 15 ottobre, consente uso, modifica, fine-tuning, distillazione e redistribuzione. Meta la descrive con termini commerciali limitati che permettono a molti sviluppatori l’uso gratuito. Chi usa il modello o i suoi derivati deve mostrare «Built with Muse Spark Open» nel prodotto o nella documentazione e rispettare la Usage Policy.
Chi offre il modello come servizio via API (Model as a Service) e supera i 20 milioni di dollari di ricavi lordi aggregati con le affiliate in dodici mesi consecutivi deve prima notificare Meta e firmare un accordo separato. La condizione non vale per uso interno, ricerca o attività commerciali che non siano Model as a Service.
Meta dichiara che il modello, dopo un post-training di sicurezza aggiuntivo per i pesi aperti, ha rispettato le soglie del suo Meta Superintelligence Scaling Framework. Secondo Meta, il checkpoint pubblicato ha superato i criteri di sicurezza nelle condizioni testate. Il report completo di valutazione è annunciato come in arrivo.
Accanto ad altri modelli aperti recenti
Secondo Mistral, Large 4 ha 1T parametri totali e 52B attivi: è in anteprima via API dal 6 ottobre, con pesi promessi entro fine mese (il nostro pezzo). Gli altri due in tabella sono molto più piccoli e le fonti non li confrontano nelle prestazioni.
| Modello | Parametri | Pesi e licenza |
|---|---|---|
| Muse Spark Open | 816B totali, 42B attivi | Pubblicati il 15 ottobre, Muse Model License |
| Mistral Large 4 | 1T totali, 52B attivi | Promessi entro fine ottobre |
| Kolibri (Aleph Alpha) | 78B totali, 3B attivi | Su Hugging Face dal 3 ottobre, Apache 2.0 |
| Apertus 1.5 (Hugging Face) | 8B e 70B | Su Hugging Face, Apache 2.0 |
