Meta startet mit Muse Spark Open in den Wettlauf um offene KI-Modelle
Meta bringt Muse Spark Open als offenes Modell mit 816 Milliarden Parametern heraus. Es verarbeitet Text, Bilder, Video und Audio bei einem Kontext von bis zu einer Million Tokens und liegt in Benchmarks etwa auf dem Niveau der stärksten chinesischen Open-Weight-Modelle, mit Optimierung für den lokalen Betrieb auf Apple-Hardware.
Nach seiner Llama-Serie kehrt Meta mit Muse Spark Open ins Terrain der Open-Weight-Modelle zurück. Meta bezeichnet es als das leistungsfähigste US-Open-Weight-Modell, das für Coding- und Agenten-Aufgaben konzipiert ist. Es verfügt über 816 Milliarden Parameter (davon 42 Milliarden aktiv), einen Kontext von bis zu einer Million Tokens und unterstützt Text, Bild, Video und Audio. Bei Benchmarks wie JobBench, MCP-Atlas, HLE-Diamond und ZeroBench liegt es laut Meta in mehreren Kategorien deutlich vor Qwen 3.8, GLM 5.3 und Kimi K3, bleibt aber weiterhin deutlich hinter Metas bezahlten Muse Wonder Full Modellen zurück.
Das Modell ist für Apples M5 Ultra optimiert und läuft laut Meta lokal auf zwei Mac Studios mit jeweils 512 GB Unified Memory. Die Gewichte sind auf Hugging Face verfügbar. Die Lizenz ist frei nutzbar, verlangt jedoch die Kennzeichnung "Built with Muse Spark Open". Anbieter mit einem Jahresumsatz von mehr als 20 Millionen US-Dollar, die das Modell als API-Service anbieten möchten, benötigen eine separate Vereinbarung mit Meta. Weitere Details finden sich im Research-Blog.
Abonniere THE DECODER für werbefreies Lesen, einen wöchentlichen KI-Newsletter, unseren exklusiven Frontier-Report "AI Radar" sechs Mal im Jahr, vollen Archivzugang sowie Zugang zu unserem Kommentarbereich.
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
After its Llama series, Meta is returning to open-weight territory with Muse Spark Open. Meta calls it the most capable US open-weight model, built for coding and agentic tasks, with 816 billion parameters (42 billion active), up to one million tokens of context, and support for text, image, video, and audio. On benchmarks like JobBench, MCP-Atlas, HLE-Diamond, and ZeroBench, Meta says it scores well ahead of Qwen 3.8, GLM 5.3, and Kimi K3 in several categories but still falls well short of Meta's paid Muse Wonder Full models.
The model is optimized for Apple's M5 Ultra and runs locally on two Mac Studios with 512 GB of unified memory each, according to Meta. Weights are on Hugging Face. The license is free to use but requires the label "Built with Muse Spark Open." Providers pulling in more than $20 million a year who want to offer the model as an API service need a separate agreement with Meta. More details are in the research blog.
Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section.