Meta שחררה ב-15 באוקטובר את Muse Spark Open, הגרסה הפתוחה-משקולות של Muse Spark, משפחת המודלים שמאחורי עוזר ה-Meta AI שלה. Meta מכנה אותו "המודל הפתוח-משקולות האמריקאי המסוגל ביותר עד כה" וטוענת שהוא נבנה לקידוד ולעבודה אג'נטית: משימות ארוכות-טווח, הנדסת תוכנה מורכבת וחשיבה רב-שלבית.
המספרים המרכזיים
גודל: מודל mixture-of-experts עם 816 מיליארד פרמטרים בסך הכול, מתוכם 42 מיליארד פעילים.
הקשר: מיליון טוקנים.
קלט ופלט: הוא מקבל טקסט, תמונות, וידאו ואודיו ועונה בטקסט. כרטיס המודל מציין שהוא אומן על נתונים ביותר מ-100 שפות.
משקולות: גרסאות BF16 ו-NVFP4 ב-Hugging Face, המוצעות גם דרך Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden ו-Microsoft Foundry.
הפעלה עצמית
Meta טוענת ש-Muse Spark Open הוא המודל הראשון בקטגוריה שלו שרץ על תצורת שולחן עבודה של שני מחשבי Mac Studio עם שבב Apple M5 Ultra באמצעות מסגרת העבודה MLX של Apple; לכל Mac Studio יכולות להיות עד 512 GB של זיכרון מאוחד. על GPU, כרטיס המודל דורש לפחות 700 GB של VRAM עבור NVFP4 וכ-2 TB עבור BF16. מנועי ההרצה הנתמכים כוללים את vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp ו-Unsloth, וכוונון עדין (fine-tuning) פועל דרך TorchTitan של PyTorch.
ללא חומרה כזו, ניתן להשתמש במודל דרך API-ים מתארחים של Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter ו-Together AI.
הרישיון
המשקולות מגיעות תחת Muse Model License, שMeta מתארת כבעל תנאים מסחריים מוגבלים. חברות שמציעות את המודל עצמו כשירות צריכות להודיע ל-Meta ולחתום על הסכם נפרד ברגע שההכנסה הגולמית של הקבוצה שלהן עוברת 20 מיליון דולר במשך 12 חודשים. סף זה אינו חל על מחקר, שימוש פנימי, או שימוש במודל בתוך מוצר משלכם שאינו שירות מודל. על מוצרים להציג את הכיתוב "Built with Muse Spark Open", השימוש חייב לעמוד במדיניות השימוש של Meta, והמודל אינו מיועד לאנשים מתחת לגיל 18.
ההודעה של Meta אינה כוללת נתוני benchmark, כך שבדיקות עצמאיות יצטרכו להראות כיצד הוא משתווה למודלים סגורים.
המשמעות עבור מי שבוחר מודל
אם אתם רק רוצים לשוחח עם מודל Muse, שום דבר לא משתנה: עוזר ה-Meta AI בוואטסאפ, אינסטגרם ופייסבוק עדיין הדרך הקלה ביותר, בלי שום הגדרה.
אם הנתונים שלכם חייבים להישאר על המכונות שלכם, Muse Spark Open הוא מודל בגודל הזה שניתן להריץ מקומית, אם כי שני מחשבי Mac Studio מהשורה הראשונה או שרת GPU גדול הם השקעה רצינית. כדאי לקרוא את הרישיון לפני שמוכרים גישה אליו.
אם אתם רוצים לבדוק אותו בעלות נמוכה, התחילו עם API מתארח כמו OpenRouter או Groq במשימה אמיתית מהעבודה שלכם, והשוו אותו למשפחת מודל פתוחה אחרת כמו DeepSeek לפני שמתחייבים.