מטא משחררת את Muse Spark Open: מודל פתוח של 816 מיליארד פרמטרים שלא מוביל במדד Artificial Analysis
מטא פרסמה ב-15 באוקטובר את המשקלות של Muse Spark Open, מודל פתוח עם 816 מיליארד פרמטרים, חלון הקשר של מיליון טוקנים, וקלט של טקסט, תמונה, וידאו ושמע. במדד Artificial Analysis Intelligence Index הוא מקבל 39 נקודות, לפי הטבלה שמטא עצמה פרסמה. זה פחות מ-GLM 5.3, Kimi K3 וגרסה של Qwen3.8.
מטא פרסמה ב-15 באוקטובר 2026 את המשקלות של Muse Spark Open. זה מודל open-weight, כלומר מודל שהמשקלות שלו זמינים להורדה ולהרצה עצמאית. יש לו 816 מיליארד פרמטרים בסך הכול, ו-42 מיליארד מהם פעילים בכל טוקן. חלון ההקשר שלו הוא מיליון טוקנים, והוא מקבל טקסט, תמונות, וידאו ושמע. לפי Meta AI Research, זה המודל הפתוח האמריקאי החזק ביותר עד היום. הוא נבנה בעיקר לתכנות ולמשימות אג'נטיות: משימות ארוכות, הנדסת תוכנה מורכבת וחשיבה בכמה שלבים.
ציון 39 במדד מרכזי
לפי טבלת ההשוואה בכרטיס המודל שמטא פרסמה, Muse Spark Open מקבל 39 נקודות ב-Artificial Analysis Intelligence Index. המדד מרכז כמה מבחנים לציון אחד. באותה טבלה מופיעים GLM 5.3 עם 45 נקודות, Kimi K3 עם 44 ו-Qwen3.8-2.4T-A95B של עליבאבא עם 40.
בקהילת המפתחים הושווה המודל גם ל-Qwen3.8-Flash-Next, שלפי הדיווחים קטן ממנו בהרבה ומקבל 40 נקודות. הנתון הזה לא מופיע בחומרים הרשמיים, ולכן יש להתייחס אליו כדיווח לא מאומת.
בתחומים אחרים התמונה מעורבת. לפי מטא, המודל מקבל 61.8 ב-JobBench ו-89.2 ב-MCP-Atlas, הציונים הגבוהים ביותר בטבלה במבחנים האג'נטיים האלה. בתכנות הוא מקבל 76.4 ב-Terminal-Bench 2.1, לעומת 85.0 של Kimi K3 ו-83.9 של GLM 5.3. ב-GPQA Diamond הוא מקבל 89.0, לעומת 93.5 של Kimi K3 ושל גרסת Qwen. המשמעות ככל הנראה: מטא מכוונת את המודל לעבודה אג'נטית ולשימוש בכלים, ופחות לראשות בציון הכללי.
איך הוא בנוי
המודל בנוי בארכיטקטורת Mixture-of-Experts. בשיטה הזו המודל מחולק ל"מומחים", ובכל צעד מופעלים רק חלק מהם. ב-Muse Spark Open יש 256 מומחים, ושמונה מהם מופעלים בכל טוקן. לצד מודל השפה יש Perception Encoder, רכיב לעיבוד תמונה ווידאו עם 1.8 מיליארד פרמטרים. פרמטר בשם reasoning_effort קובע כמה המודל "חושב" לפני שהוא עונה. יש לו ארבע רמות: low, medium, high ו-xhigh, וברירת המחדל היא xhigh.
כמה חומרה צריך
המשקלות זמינים ב-Hugging Face, ב-Amazon SageMaker AI, ב-Google Cloud Model Garden וב-Microsoft Foundry. המודל זמין גם דרך ספקי API כמו Together AI, Groq ו-OpenRouter, ונתמך בכלי הרצה כמו vLLM, SGLang, llama.cpp ו-Apple MLX.
הדרישות גבוהות: לפי מטא, הרצה מקומית מחייבת לפחות 700GB של זיכרון גרפי (VRAM) בגרסת NVFP4 הדחוסה, ו-2TB בגרסת BF16 המלאה. מטא אומרת שזה המודל הראשון בקטגוריה שלו שרץ על מחשב שולחני. לשם כך צריך שני Mac Studio עם שבב M5 Ultra. כל אחד מהם מאפשר למעבד הגרפי להשתמש בעד 512GB של זיכרון משותף, כך שיחד יש כטרה-בייט אחד. לדברי החברה, בהגדרה הזו המודל ביצע שינויים אמיתיים בקוד של Ice Cubes, אפליקציית Mastodon בקוד פתוח, והפעיל את תוכנת עריכת הווידאו DaVinci Resolve מתחילה ועד סוף.
ניסיונות של משתמשים
גם משתמשים מחוץ למטא כבר מנסים להריץ את המודל. ב-r/LocalLLaMA פורסם פוסט של משתמש שמספר שהריץ אותו על עשרה כרטיסי A40 של אנבידיה, והשווה בין כלי ההרצה TensorSharp ל-llama.cpp. בחומרים שבידינו אין את תוצאות ההשוואה, ולא ניתן לאמת אותן.
כרטיס A40 מגיע עם 48GB זיכרון, כלומר כ-480GB לעשרה כרטיסים. זה פחות מ-700GB שמטא מציינת לגרסת NVFP4. לכן ההרצה כנראה דרשה דחיסה חזקה יותר (quantization) או העברה של חלק מהמודל לזיכרון המחשב.
למה זה חשוב
Muse Spark Open מראה שגם מודלים פתוחים גדולים מאוד כבר רצים מחוץ לחוות שרתים, במחשבים שולחניים יקרים או על כמה כרטיסים ישנים יחסית. אבל לפי הנתונים שמטא עצמה פרסמה, מספר הפרמטרים לא מבטיח ראשות. בציון הכללי המודל מאחורי מודלים פתוחים מסין, ובכמה מבחני תכנות ומולטימודליות הוא מפגר אחרי Kimi K3. נקודת החוזק שלו, ככל הנראה, היא משימות אג'נטיות. שם הוא מוביל את הטבלה.