Meta a lancé Muse Spark Open le 15 octobre, la version à poids ouverts de Muse Spark, la famille de modèles derrière son assistant Meta AI. Meta le présente comme "le modèle américain à poids ouverts le plus performant à ce jour" et indique qu'il est conçu pour le code et le travail agentique : tâches de longue haleine, ingénierie logicielle complexe et raisonnement en plusieurs étapes.

Les chiffres clés

Taille : un modèle de type mélange d'experts (mixture-of-experts) comptant 816 milliards de paramètres au total, dont 42 milliards actifs.
Contexte : 1 million de tokens.
Entrée et sortie : il accepte le texte, les images, la vidéo et l'audio et répond en texte. La fiche du modèle indique qu'il a été entraîné sur des données dans plus de 100 langues.
Poids : versions BF16 et NVFP4 disponibles sur Hugging Face, également proposées via Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden et Microsoft Foundry.

Le faire tourner soi-même

Meta affirme que Muse Spark Open est le premier modèle de sa catégorie à fonctionner sur une configuration de bureau composée de deux Mac Studio Apple M5 Ultra avec le framework MLX d'Apple ; chaque Mac Studio peut disposer de jusqu'à 512 Go de mémoire unifiée. Sur GPU, la fiche du modèle demande au moins 700 Go de VRAM pour la version NVFP4 et environ 2 To pour la version BF16. Les moteurs pris en charge incluent vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp et Unsloth, et le fine-tuning fonctionne via TorchTitan de PyTorch.

Sans ce matériel, le modèle peut être utilisé via des API hébergées proposées par Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter et Together AI.

La licence

Les poids sont diffusés sous la Muse Model License, que Meta décrit comme comportant des conditions commerciales limitées. Les entreprises qui proposent le modèle lui-même en tant que service doivent en informer Meta et signer un accord distinct dès lors que le chiffre d'affaires brut de leur groupe dépasse 20 millions de dollars sur 12 mois. Ce seuil ne s'applique pas à la recherche, à l'usage interne, ni à l'utilisation du modèle au sein de son propre produit lorsque celui-ci ne constitue pas un service de modèle. Les produits doivent afficher la mention "Built with Muse Spark Open", l'usage doit respecter la politique d'utilisation de Meta, et le modèle n'est pas destiné aux personnes de moins de 18 ans.

L'annonce de Meta ne fournit aucun chiffre de benchmark ; des tests indépendants devront donc montrer comment il se situe par rapport aux modèles fermés.

Ce que cela signifie si vous choisissez un modèle

Si vous souhaitez simplement discuter avec un modèle Muse, rien ne change : l'assistant Meta AI dans WhatsApp, Instagram et Facebook reste la solution la plus simple, sans aucune configuration.

Si vos données doivent rester sur vos propres machines, Muse Spark Open est un modèle de cette taille que vous pouvez faire tourner localement, même si deux Mac Studio haut de gamme ou un serveur GPU important représentent un investissement conséquent. Lisez la licence avant de vendre un accès au modèle.

Si vous souhaitez le tester à moindre coût, commencez par une API hébergée comme OpenRouter ou Groq sur une tâche réelle issue de votre travail, et comparez-le avec une autre famille de modèles ouverts comme DeepSeek avant de vous engager.