Meta sagt, zwei Apple Mac Studios können sein 816-Milliarden-Parameter-Modell Muse Spark Open ausführen
Wichtige Erkenntnisse
- •Muse Spark Open ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 816 Milliarden Parametern, das pro Token 42 Milliarden Parameter aktiviert und Text-, Bild-, Video- und Audioeingaben mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Million Token verarbeitet.
- •Metas Referenz-Hardware kombiniert zwei Apple M5 Ultra Mac Studios für rund ein Terabyte vereinten Speicher, während vier der aktuellen 256-GB-Einheiten zu je 10.799 US-Dollar vor Steuern 43.196 US-Dollar kosten würden.
- •Im Artificial Analysis Intelligence Index erzielte Spark Open 39 Punkte und liegt damit hinter chinesischen Modellen mit offenen Gewichten wie Xiaomis MiMo-V2.6-Pro mit 46, GLM-5.3 mit 45 und Moonshot AIs Kimi K3 mit 44.
- •Sieben Partner, darunter Together AI, Fireworks AI, Groq und OpenRouter, bieten API-Zugang zum Modell, dessen Gewichte unter der Muse Model License auch herunterladbar sind – mit kostenloser Nutzung für viele Entwickler, aber eingeschränkten kommerziellen Bedingungen.
- •Die Veröffentlichung kehrt Metas April-Kurs um, als Muse Spark unter dem neuen AI-Chef Alexandr Wang als geschlossenes, proprietäres Modell startete, und stellt den früheren Kurs mit offenen Gewichten wieder her.
Meta hat am Donnerstag Muse Spark Open veröffentlicht, ein Modell mit offenen Gewichten und 816 Milliarden Parametern, das das Unternehmen als das leistungsfähigste US-Modell seiner Art bezeichnet. Bei der Ankündigung auf X erklärte Meta, das Modell könne zu Hause auf zwei Apple M5 Ultra Mac Studios laufen.
Laut Metas Modellkarte nutzt Muse Spark Open ein Mixture-of-Experts-Design, das pro Token 42 Milliarden seiner 816 Milliarden Parameter aktiviert – ein sparsamer Aufbau, der den Rechenaufwand pro Token an den aktiven Anteil koppelt, während die Hardware dennoch den vollständigen Gewichtssatz vorhalten muss. Das Modell akzeptiert Text, Bilder, Video und Audio als Eingabe und gibt Text zurück, mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Million Token. Meta richtet das Modell auf Coding- und Agentenarbeiten aus und zielt auf langfristige Aufgaben, Softwareentwicklung und mehrstufiges Reasoning ab.
Zwei Mac Studios, etwa ein Terabyte Speicher
Jedes M5 Ultra Mac Studio verfügt über bis zu 512 GB vereinten Speicher, sodass zwei Maschinen zusammen rund ein Terabyte bieten – was laut Meta in der Ankündigung ausreichte, um das gesamte Modell zu speichern. Das Modell läuft lokal auf Apples MLX-Framework. Der Speicher ist bei dieser Art von Hardware die entscheidende Grenze: Die angegebenen Anforderungen des Modells liegen weit über dem, was eine einzelne GPU bietet, weshalb das Referenz-Setup zwei Maschinen statt einem Beschleuniger umfasst.
Apple wird die 512-GB-Konfiguration Ende Oktober ausliefern, hat aber noch keinen Preis genannt – eine Zahl, die den tatsächlichen Preis der von Meta beschriebenen Zweibox-Konfiguration bestimmen wird. Das 256-GB-M5-Ultra-Mac-Studio kostet derzeit 10.799 US-Dollar, womit vier Einheiten – insgesamt rund ein Terabyte – vor Steuern 43.196 US-Dollar kosten würden. Metas Modellkarte besagt, dass die NVFP4-Version von Spark Open mindestens 700 GB GPU-Speicher benötigt, während die BF16-Version mindestens 2 TB erfordert.
In Metas Demos schickte Muse Code, das auf Spark Open aufbaut, Änderungen an Ice Cubes, einem Open-Source-Mastodon-Client. Es steuerte zudem den Videoschnitt DaVinci Resolve, um Filmmaterial zu prüfen und vertikale Zuschnitte zu erstellen.
Spark erzielt 39 Punkte bei Artificial Analysis, hinter drei chinesischen Rivalen
Metas Anspruch des „leistungsfähigsten“ Modells gilt nur für US-Modelle. Die eigene Tabelle des Unternehmens weist Spark Open im Artificial Analysis Intelligence Index 39 Punkte zu, wobei mehrere chinesische Modelle mit offenen Gewichten höher rangieren: Xiaomis MiMo-V2.6-Pro liegt bei 46, GLM-5.3 bei 45 und Moonshot AIs Kimi K3 bei 44.
Spark Open führt seine gelisteten Rivalen bei JobBench mit 61,8 und MCP-Atlas mit 89,2 an, beides Tests für Werkzeugnutzung, sowie bei HLE-Diamond ohne Werkzeuge. Kimi K3 und GLM 5.3 schlagen es bei Terminal-Coding, längeren Softwareentwicklungufgaben und dem beruflichen Benchmark GDPVal-AA. Nach Metas eigener Tabelle führt die Veröffentlichung das US-Feld bei offenen Gewichten an, verfehlt aber die Gesamtführung – eine Lücke, die die breiteren Nutzungszahlen einordnen.
Laut einer Auswertung von Hugging Face entfielen im Jahr bis März 2026 41 % der Downloads auf chinesische Modelle, die damit US-Modelle übertrafen. Im September gab OpenRouter an, dass Modelle mit offenen Gewichten 60 % des Token-Volumens aus US-Anfragen ausmachten, überwiegend von chinesischen Labs.
„Ich habe so lange darauf gewartet, dass US-Modelle mit offenen Gewichten wieder relevant werden“, schrieb der Interconnects-Autor Nathan Lambert auf X. Er ergänzte: „Still more work to do!“
Hosting und Lizenzierung
Sieben Partner hosten Spark Open: Together AI, Fireworks AI, Baseten, Groq, Modal, Nebius und OpenRouter, was Entwicklern API-Zugang ohne eigenen Download der Gewichte ermöglicht. Die Gewichte sind auf Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden und Microsoft Foundry Models verfügbar. Meta bietet das Modell unter der Muse Model License an, die vielen Entwicklern eine kostenlose Nutzung erlaubt, jedoch mit eingeschränkten kommerziellen Bedingungen.
Die Veröffentlichung kehrt Metas April-Kurs um, als Muse Spark unter dem neuen AI-Chef Alexandr Wang geschlossen und proprietär startete – was Meta eine vollständige Neuausrichtung seiner KI-Arbeit nannte. Offene Gewichte legen die Parameter in jedermanns Hand zum Herunterladen, Ausführen und Fine-Tuning – den Kurs, den Meta vor der Muse-Spark-Linie verfolgte.
