Meta ha rilasciato giovedì Muse Spark Open, un modello open-weight da 816 miliardi di parametri che l'azienda definisce il più capace modello statunitense della sua categoria. Annunciando il rilascio su X, Meta ha dichiarato che il modello può girare in casa su una coppia di Apple M5 Ultra Mac Studio.

La scheda modello di Meta indica che Muse Spark Open utilizza un'architettura mixture-of-experts che attiva 42 miliardi dei suoi 816 miliardi di parametri per token — una configurazione sparsa che lega il calcolo per token alla porzione attiva, anche se l'hardware deve comunque contenere l'intero set di pesi. Il modello accetta testo, immagini, video e audio come input e restituisce testo, con una finestra di contesto fino a 1 milione di token. Meta orienta il modello al coding e al lavoro agentico, puntando su compiti a lungo termine, ingegneria del software e ragionamento su più passaggi.

Due Mac Studio, circa un terabyte di memoria

Ogni M5 Ultra Mac Studio offre fino a 512GB di memoria unificata, quindi due macchine insieme forniscono circa un terabyte — quantità che Meta ha dichiarato sufficiente, nell'annuncio, a contenere l'intero modello. Il modello gira in locale sul framework MLX di Apple. La memoria è il vincolo determinante per hardware di questo tipo: i requisiti dichiarati del modello vanno ben oltre ciò che una singola GPU offre, ed è per questo che la configurazione di riferimento comprende due macchine anziché un solo acceleratore.

Apple spedirà la configurazione da 512GB a fine ottobre, ma non ha ancora detto quanto costerà — una cifra che definirà il prezzo reale del setup a due scatole descritto da Meta. L'M5 Ultra Mac Studio da 256GB costa attualmente 10.799 dollari, il che significa che quattro unità — circa un terabyte in totale — costerebbero 43.196 dollari prima delle tasse. La scheda modello di Meta indica che la build NVFP4 di Spark Open richiede almeno 700GB di memoria GPU, mentre la build BF16 ne richiede almeno 2TB.

Nelle dimostrazioni di Meta, Muse Code, costruito su Spark Open, ha inviato modifiche a Ice Cubes, un client Mastodon open source. Ha anche pilotato l'editor video DaVinci Resolve per analizzare le riprese e ritagliare formati verticali.

Spark ottiene 39 su Artificial Analysis, sotto tre rivali cinesi

L'affermazione di Meta sul "più capace" copre solo i modelli statunitensi. La tabella della stessa azienda assegna a Spark Open un punteggio di 39 nell'Artificial Analysis Intelligence Index, dove diversi modelli open-weight cinesi si posizionano più in alto: MiMo-V2.6-Pro di Xiaomi è a 46, GLM-5.3 a 45 e Kimi K3 di Moonshot AI a 44.

Spark Open precede i rivali elencati su JobBench con 61,8 e su MCP-Atlas con 89,2, entrambi test di uso di strumenti, oltre che su HLE-D senza strumenti. Kimi K3 e GLM 5.3 lo superano nel coding da terminale, nei compiti di ingegneria del software più lunghi e nel benchmark di lavoro professionale GDPVal-AA. Secondo la tabella stessa di Meta, il rilascio guida il campo open-weight statunitense ma non raggiunge la leadership complessiva open-weight — un divario che i dati d'uso più ampi mettono in prospettiva.

I modelli cinesi hanno rappresentato il 41% dei download nell'anno fino a marzo 2026, superando i modelli statunitensi, secondo una valutazione di Hugging Face. A settembre, OpenRouter ha dichiarato che i modelli open-weight rappresentavano il 60% del volume di token dalle richieste provenienti dagli Stati Uniti, per la maggior parte da laboratori cinesi.

"Ho aspettato così a lungo che i modelli open weight statunitensi tornassero rilevanti", ha scritto su X l'autore di Interconnects Nathan Lambert. Ha aggiunto: "C'è ancora lavoro da fare!"

Hosting e licenza

Sette partner ospitano Spark Open: Together AI, Fireworks AI, Baseten, Groq, Modal, Nebius e OpenRouter, offrendo agli sviluppatori accesso via API senza scaricare i pesi. I pesi sono disponibili su Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden e Microsoft Foundry Models. Meta offre il modello sotto la Muse Model License, che consente a molti sviluppatori di usarlo gratuitamente ma con condizioni commerciali limitate.

Il rilascio inverte l'approccio di aprile di Meta, quando Muse Spark era stato lanciato come modello chiuso e proprietario sotto il nuovo responsabile AI Alexandr Wang, in quella che Meta ha definito una revisione completa del suo lavoro sull'AI. Gli open weight mettono i parametri nelle mani di chiunque per scaricarli, eseguirli e ottimizzarli — la posizione che Meta manteneva prima della linea Muse Spark.