Meta veröffentlicht Muse Spark Open mit 816 Milliarden Parametern, Gesamtspitze hat es nicht

Meta gibt Muse Spark Open mit 816 Milliarden Parametern frei

Meta hat am 15. Oktober 2026 die Gewichte von Muse Spark Open veröffentlicht. Es handelt sich um ein Mixture-of-Experts-Modell mit 816 Milliarden Parametern, von denen pro Token 42 Milliarden aktiv sind. Das Kontextfenster reicht bis zu einer Million Token. Eingabe akzeptiert das Modell Text, Bilder und Video, laut Wiedergabe der Model Card außerdem Audio. Ausgegeben wird Text.

Muse Spark war seit seinem Debüt im April proprietär. Muse Spark Open baut auf Muse Spark 1.2 auf; Meta hat zusätzliches Sicherheits-Post-Training ergänzt. Nach Angaben des Unternehmens erfüllt das Modell die Freigabeschwellen des Meta Superintelligence Scaling Frameworks. Der vollständige Evaluationsbericht fehlt noch.

Die Gewichte liegen auf Hugging Face, Amazon SageMaker, Google Cloud und Microsoft Foundry. API-Zugang bieten Together AI, Fireworks, Groq und OpenRouter. Meta richtet das Modell auf Coding und lang laufende Agentenarbeit aus.

Zuckerbergs Schreibtischfoto zeigt einen Agenten beim Tamagotchi-Bau

Mark Zuckerberg kündigte die Freigabe mit einem Foto seines Schreibtischs an. Laut Business Insider zeigt der Bildschirm einen Chat mit seinem Muse-Agenten Agrippa. Der Agent beschreibe ein Tamagotchi-artiges virtuelles Haustier mit cremefarbenem 1990er-Ei, blinkender roter LED sowie Feed-, Train- und Play-Tasten. Zuckerberg bitte ihn, es auf seinem Mac zu bauen, ein Terminal zeige die Umsetzung. Das ist Business Insiders Lesart des sichtbaren Bildschirmtexts, keine Angabe von Meta.

Zwei M5-Ultra-Macs, 700 GB Speicher und eine Umsatzschwelle von 20 Millionen Dollar

Zusammen mit Apple testete Meta das Modell auf zwei Mac Studios mit M5-Ultra-Chips. Apples MLX-Framework verband die Rechner zu einem System. Laut SiliconANGLE kommen sie zusammen auf etwa ein Terabyte Speicher. Auf diesem Aufbau bearbeitete Muse Code Bugfixes für den Mastodon-Client Ice Cubes. Außerdem sichtete das Modell in DaVinci Resolve Material und schnitt die stärksten Momente zusammen.

Fachquellen nennen BF16- und NVFP4-Checkpoints. Die NVFP4-Variante umfasst rund 530 GB und verlangt mindestens 700 GB VRAM. BF16 braucht etwa 2 TB, das überstiege die zwei Macs. Welche Quantisierung dort lief, geht aus dem Material nicht hervor.

Die Lizenz weicht vom Standard ab. KI-Dienstleister, die mit dem Modell binnen zwölf Monaten mehr als 20 Millionen US-Dollar Umsatz erzielen, müssen Meta informieren und eine gesonderte Vereinbarung abschließen.

Metas Spitzenanspruch gilt nur für US-Modelle, der Gesamtindex sieht Xiaomi vorn

Meta nennt Muse Spark Open „the most capable US open-weight model to date“. Das ist eine Herstellerangabe, und sie ist ausdrücklich auf US-Modelle beschränkt. In Metas eigener Tabelle, die nur Open-Weight-Modelle vergleicht, liegt das Modell bei JobBench (61,8 gegenüber 61,4 für GLM 5.3) vorn. Bei MCP-Atlas erreicht es 89,2, bei HLE-Diamond ohne Tools 26,1 und bei AA-Omniscience 25.

Die Vergleichbarkeit ist eingeschränkt. Meta setzt für das eigene Modell die Stufe xhigh an, für GLM 5.3 und Kimi K3 dagegen max. Auf dem Intelligence Index von Artificial Analysis erreicht Muse Spark Open 39 Punkte (xhigh), Xiaomis MiMo-V2.6-Pro kommt auf 46. Laut Developers Digest schlägt das Modell chinesische Modelle beim Coding nicht, gemessen an Metas eigener Tabelle. Unabhängige Nachmessungen stehen noch aus.