ModellekHír
Muse Spark Open: a Meta nyílt súlyú modellje Macen is fut
A Meta október 15-én kiadta a Muse Spark Open súlyait: natívan multimodális, 816 milliárd paraméteres (ebből 42 milliárd aktív) modell, 1 millió tokenes kontextussal. A cég szerint ez az eddigi legerősebb amerikai nyílt súlyú modell. Ez a Meta saját állítása.
Írta: Mate · · Frissítve: · 3 perc olvasás
A Meta csütörtökön nyilvánossá tette a Muse Spark Open súlyait (bejelentés). Coding és agent feladatokra szánják: hosszú, több lépéses munkára, komplex szoftverfejlesztésre.
A számok: 816B összes paraméter, ebből tokenenként 42B aktív (MoE), 1M token kontextus, natív multimodalitás.
Két Mac Studio = egy szerver
A legérdekesebb rész a hardver. A Meta szerint ez az első ilyen kategóriájú modell, ami asztali gépen is fut: két Apple M5 Ultra Mac Studión, az MLX frameworkkel. Egy gépben a GPU legfeljebb 512 GB unified memóriát használhat, kettő együtt kb. 1 TB, ebbe fér bele a teljes modell.
A so what: ez nem „laptopon is megy”. A TechCrunch az Engadgetre hivatkozva legalább 1 TB RAM-ot ír (TechCrunch). Viszont egy kisebb csapatnak vagy egyetemi labornak ez már a saját asztala, nem egy bérelt GPU-klaszter. Érzékeny adatnál, ahol a felhő nem opció, ez valódi különbség.
Hol érhető el?
API-n a Baseten, a Fireworks AI, a Groq, a Modal, a Nebius, az OpenRouter és a Together AI kínálja. A súlyok letölthetők a Hugging Face-ről (kollekció), az Amazon SageMaker AI-ból, a Google Cloud Model Garden-ből és a Microsoft Foundry-ból.
Támogatott inference engine-ek: SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Transformers, MLX, llama.cpp, Unsloth. A Meta szerint az SGLang-hoz adott Helion GPU kernelek kernel szinten 1,03–3,95-szörös gyorsulást hoznak NVIDIA és AMD GPU-n, end-to-end viszont csak 3%-ot AMD MI350-en. Mindkettő a Meta saját mérése.
Demók és fenntartások
A Meta két on-device demót mutatott a Muse Code coding terminállal: valódi iOS-módosításokat az Ice Cubes nevű nyílt forrású Mastodon-kliensen (bugfix, új funkció, teljes build), és a DaVinci Resolve végigvezérlését, ahol a modell képkockánként nézte át a felvételt és vágott belőle függőleges klipeket.
Ami hiányzik: a „legerősebb amerikai nyílt súlyú modell” cím a Meta saját benchmarkjain alapul, független mérés még nincs. A teljes biztonsági értékelési jelentést „hamarosan” ígérik, addig a model card ad részleteket.
Forrás: Meta, gyártói mérés (Meta AI Research)
Fontos a licenc is: a Muse Model License korlátozott kereskedelmi feltételekkel jön. Ez nem Apache 2.0, ezért üzleti használat előtt érdemes jogi szemmel is átnézni.
Mit érdemes most csinálni?
Ha van saját GPU-kapacitás vagy két erős Mac, érdemes a saját coding és agent feladatainkon összevetni egy zárt modellel. A licencet és a független benchmarkokat viszont érdemes megvárni, mielőtt bármi prodba kerül.
