Meta ponownie ma model AI o otwartych wagach blisko szczytu publicznego rankingu. Muse Spark Open (Max) uzyskał 1511 punktów w rankingu Code Arena: WebDev platformy Arena, co czyni go najlepiej ocenianym amerykańskim modelem otwartym na tej liście.

Załącznik „US” jest jednak w tym twierdzeniu nie bez znaczenia. Model prowadzi wśród amerykańskich wydań otwartych, natomiast globalne rankingi modeli otwartych pozostają bardziej zatłoczoną i bardziej skomplikowaną historią.

Co Meta faktycznie wydała

Meta Superintelligence Labs zaprezentowała Muse Spark Open 15 października 2026 roku, określając go jako jak dotąd najbardziej zaawansowany amerykański model o otwartych wagach.

Główną cechą jest rozmiar. Model ma łącznie 816 miliardów parametrów, ale dla każdego tokena aktywnych jest tylko 42 miliardy. Ta różnica wynika z architektury Mixture-of-Experts (MoE): zamiast angażować całą sieć przy każdym zapytaniu, mechanizm routingu kieruje każde wejście do niewielkiego zestawu wyspecjalizowanych parametrów — podobnie jak system triażu w szpitalu kieruje każdego pacjenta do kilku odpowiednich specjalistów, a nie do całego personelu.

Okno kontekstowe obejmuje jeden milion tokenów, co wystarcza na załadowanie w jednej sesji sizable bazy kodu lub długiego stosu dokumentów. Muse Spark Open jest natywnie multimodalny po stronie wejść, przyjmując tekst, obrazy, wideo i audio, choć jego wyniki mają przede wszystkim postać tekstu.

Według Meta model został dostrojony do złożonej inżynierii oprogramowania, agentowych przepływów pracy działających na długich horyzontach oraz korzystania z narzędzi. Te trzy obszary zbiegają się z kategoriami mierzonymi w opublikowanych benchmarkach i w rankingu Code Arena, co pozwala czytelnikom bezpośrednio porównać deklarację o „najwyższych możliwościach” z liczbami.

Dostępność i sprzęt

Wagi zostały opublikowane na Hugging Face w formatach BF16 i NVFP4.

Jednym z bardziej uderzających twierdzeń jest kwestia miejsca, w którym model może działać. Zgodnie ze szczegółami premiery Muse Spark Open działa na dwóch połączonych urządzeniach Apple M5 Ultra Mac Studio z użyciem frameworka MLX firmy Apple — konfiguracja ta oferuje okołonego terabajta pamięci zunifikowanej. Dla organizacji, które muszą utrzymywać obciążenia we własnej infrastrukturze, to wyjątkowo kompaktowy układ jak na model o łącznej liczbie 816 miliardów parametrów.

Dla zespołów preferujących chmurę dystrybucja jest szeroka. Model jest dostępny przez Baseten, Fireworks AI, Google Cloud Model Garden oraz Amazon SageMaker, dając zespołom kilka sprawdzonych dróg uruchomienia tych samych wag.

Meta dodaje również, że otwarte wydanie otrzymało dodatkowe dostrojenie pod kątem bezpieczeństwa w porównaniu z wcześniejszymi wariantami.

Jak wypada na tle konkurencji

Wynik 1511 w Code Arena: WebDev to liczba, która przykuwa uwagę. Ranking WebDev platformy Arena ocenia modele pod kątem tworzenia aplikacji internetowych — praktyczny test umiejętności programistycznych. Pozycje w rankingach są jednak tylko migawkami — miejsca zmieniają się wraz z oceną kolejnych modeli — więc wynik opisuje aktualny stan rywalizacji, a nie stałą pozycję.

W zakresie korzystania z narzędzi dane Meta są mocne. Muse Spark Open uzyskał wynik 89,2 w MCP-Atlas — benchmarku skupionym na tym, jak dobrze modele współpracują z narzędziami zewnętrznymi. Ten wynik stanowi konkretny punkt danych stojący za deklarowanym naciskiem na korzystanie z narzędzi.

Obraz programistyczny jest mniej jednoznaczny. Własne wyniki benchmarków Meta pokazują mieszaną skuteczność wobec konkurentów międzynarodowych, przy czym model ustępuje w niektórych testach programistycznych. Ten mieszany dorobek stanowi kontekst dla zakresu głównego twierdzenia: przewaga w WebDev utrzymuje się wśród amerykańskich wydań otwartych, natomiast wyniki w bezpośrednich porównaniach z szerszą konkurencją międzynarodową różnią się w zależności od benchmarku.

Jak doszło do premiery

Muse Spark nie zadebiutował jako model otwarty. Oryginalny, zamknięty Muse Spark pojawił się w kwietniu 2026 roku, a w lipcu — Muse Spark 1.1.

Otwarte wydanie realizuje zobowiązanie do udostępnienia rodziny Muse w formie otwartej. Od tego momentu obserwacji podlegają mierzalne elementy: zmiany w rankingu Code Arena wraz z oceną kolejnych modeli oraz wyniki zewnętrzne uzyskane na opublikowanych wagach, które można bezpośrednio zestawić z liczbami z ogłoszenia Meta.