15 октября 2026 года Meta выложила веса Muse Spark Open — открытой версии своей модели Muse Spark для программирования и ИИ-агентов. В модели 816 млрд параметров, из которых на каждый токен работают 42 млрд, контекст достигает 1 млн токенов, а на вход она принимает текст, картинки, видео и аудио. Скачать веса можно бесплатно, но для запуска нужен сервер с сотнями гигабайт видеопамяти или, по данным Meta, связка из двух Mac Studio на M5 Ultra.
Разберём, что именно открыла Meta, на каком железе модель реально работает, где попробовать её без своего сервера и какие условия ставит лицензия.
Что такое Muse Spark Open
Muse Spark — модель Meta, рассчитанная на код и агентные задачи: длинные цепочки действий, работу с большими проектами и многошаговые рассуждения. Muse Spark Open — её версия с открытыми весами, которую Meta сама называет «самой способной американской открытой моделью на сегодня».
Основные характеристики по карточке модели и документации Meta:
- архитектура — разреженная смесь экспертов (MoE) со встроенными энкодерами восприятия;
- 816 млрд параметров всего и 42 млрд активных на токен;
- контекст 1 048 576 токенов;
- вход: текст, изображения, видео и аудио; выход: только текст;
- обучение на данных более чем 100 языков;
- срок знаний в шаблоне чата по умолчанию — 4 января 2026 года.
Для открытой версии Meta провела дополнительное обучение безопасности: у открытых весов, как отмечает компания, свои риски. Компания советует встраивать её в систему с собственными ограничителями.
Если вы следите за линейкой Muse, у нас есть разбор старшей закрытой модели Muse Wonder и её цен в API.
Чем Muse Spark Open отличается от Llama
По сути это следующий шаг открытых моделей Meta после Llama и Muse Glimmer, но по масштабу совсем другой класс. Небольшие версии Llama и компактная Muse Glimmer на 30 млрд параметров запускаются на домашнем компьютере. Spark Open — модель уровня дата-центра: даже в сжатом виде её веса занимают больше полутерабайта.
Поэтому для локального запуска на обычном ПК по-прежнему разумнее брать модели поменьше. Как это сделать, мы писали в обзоре Muse Glimmer для запуска на одной видеокарте и в материале о том, зачем держать Llama на своей машине.
Какое железо нужно
Muse Spark Open выпущена в двух форматах:
| Формат | Размер весов | Пример конфигурации от Meta |
|---|---|---|
| BF16 (полная точность) | около 1,65 ТБ | 8 × B300 |
| NVFP4 (в основном 4 бита) | около 537 ГБ | 4 × B300, один узел Blackwell |
Это только веса. На кэш, активации и работу движка нужна дополнительная память, и в карточке модели Meta указывает минимум 700 ГБ видеопамяти для NVFP4 и 2 ТБ для BF16. Даже несколько топовых игровых видеокарт сюда не подходят.
Две Mac Studio вместо стойки серверов
Самая заметная часть анонса — партнёрство с Apple. Meta утверждает, что Muse Spark Open стала первой моделью своего класса, которая работает на настольном компьютере: на двух Mac Studio с M5 Ultra через фреймворк MLX. Логика такая: встроенная графика M5 Ultra может использовать до 512 ГБ объединённой памяти в каждой Mac Studio, так что две Mac Studio вмещают модель целиком, а пропускной способности памяти в 1,2 ТБ/с, по словам Meta, хватает, чтобы быстро считывать ту небольшую часть весов, которая нужна на каждый токен.
В демонстрации Meta модель в агенте Muse Code полностью на устройстве правила открытый iOS-клиент Ice Cubes для Mastodon и управляла монтажом в DaVinci Resolve. Скорость генерации на Mac Studio компания числом не приводит.
Движки и платформы
Модель поддерживают SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp и Unsloth, с оптимизациями под AMD, Apple, Intel и NVIDIA. Веса также доступны в каталогах Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden и Microsoft Foundry.
Как скачать веса
- Зарегистрируйтесь на Hugging Face и откройте коллекцию meta-models/muse-spark-open. Репозиторий закрыт заявкой: нужно заполнить форму и принять условия лицензии, доступ открывают после проверки.
- Установите Python 3.10 или новее, затем Hugging Face CLI и Transformers версии 5.19 или выше, чтобы проверить токенизатор.
- Проверьте место на диске: около 1,65 ТБ для BF16 или 537 ГБ для NVFP4.
- Скачайте нужный вариант, например NVFP4:
hf download meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B-NVFP4 --local-dir ./muse-spark-open-nvfp4. - Поднимите модель в SGLang, vLLM или другом движке по рецептам из документации Meta.
После загрузки модель работает полностью офлайн, без ключа API. Это главный плюс для компаний, которым нельзя отправлять код и документы во внешнее облако.
Где попробовать без своего сервера
Для большинства читателей реальный способ познакомиться с моделью — API у партнёров Meta: Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, Together AI и шлюз OpenRouter. На OpenRouter модель называется meta/muse-spark-open и стоит $1,25 за 1 млн входных токенов и $4,25 за 1 млн выходных, контекст — 1 млн токенов. Цены у других провайдеров могут отличаться.
Пример расчёта по цене OpenRouter: агентная задача на 200 тыс. входных и 20 тыс. выходных токенов обойдётся примерно в $0,25 + $0,085 = $0,335.
Настройки, которые рекомендует Meta
- Глубина рассуждений задаётся параметром
reasoning_effort: low, medium, high или xhigh. По умолчанию стоит xhigh, для кода и агентных задач Meta советует high или xhigh, для быстрых коротких ответов — low или medium. У OpenRouter своё значение по умолчанию — medium, поэтому для сложных задач уровень лучше задавать явно. - Сэмплинг: temperature 1.0, top_p 1.0, top_k выключен.
Насколько модель сильна: цифры Meta
В карточке модели Meta сравнивает Spark Open с другими открытыми моделями похожего размера. Несколько показателей при максимальной глубине рассуждений:
| Тест | Muse Spark Open | Mistral Large 4 | Kimi K3 (max) |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 39 | 38 | 44 |
| MCP-Atlas | 89,2 | — | 82,3 |
| Terminal-Bench 2.1 | 76,4 | — | 85,0 |
| GPQA Diamond | 89,0 | — | 93,5 |
| SciCode | 58,5 | 54,2 | 59,5 |
Видно, что формулировка «самая способная» относится именно к американским открытым моделям. В той же таблице китайские Kimi K3, GLM 5.3 и Qwen3.8 по сводному индексу выше. Сильная сторона Spark Open по данным Meta — работа с инструментами: в MCP-Atlas у неё лучший результат в таблице, а в OSWorld Verified — 80,4. Это собственные замеры Meta, поэтому проверяйте модель на своих задачах. Подробнее о соседе по таблице читайте в обзоре характеристик Mistral Large 4.
Лицензия: что можно и что нельзя
Веса распространяются по лицензии Muse Model License. Главное:
- модель можно использовать, изменять, распространять и встраивать в продукты, в том числе платные;
- в интерфейсе, документации или настройках продукта нужно заметно указать «Built with Muse Spark Open», и это касается также дообученных и дистиллированных версий;
- если ваша компания предоставляет модели как сервис через API и её выручка вместе с аффилированными лицами превышает $20 млн за 12 месяцев, нужно уведомить Meta и заключить отдельный договор. Внутреннего использования и функций собственного продукта это не касается;
- права на сгенерированные тексты Meta себе не забирает;
- модель не предназначена для пользователей младше 18 лет, и действует политика допустимого использования.
Для сравнения с другими открытыми моделями пригодится наш разбор лицензий и локального запуска open-weights Mistral.
Кому стоит обратить внимание
- Компаниям с требованиями к хранению данных: крупную агентную модель можно держать полностью в своём контуре.
- Разработчикам агентов: хорошие результаты Meta в тестах на вызов инструментов и контекст в 1 млн токенов подходят для работы с большими репозиториями. Если нужен готовый агент для кода, посмотрите и наш обзор аналогов Claude Code в России.
- Исследователям: веса можно дообучать через PyTorch TorchTitan.
- Обычным пользователям проще попробовать модель через API или выбрать компактную открытую модель для своего компьютера.
Ограничения и что неизвестно
- Русский язык отдельно не назван. Meta предупреждает, что модель оценили не на всех языках из обучающих данных и вне основных языков качество может снижаться.
- Независимых тестов пока нет, а полный отчёт об оценке рисков Meta обещает опубликовать в ближайшее время.
- Цена в собственном Meta Model API для этой модели в документации не указана.
- Сжатая версия может немного проигрывать полной в редких случаях, предупреждает Meta.
Частые вопросы
Muse Spark Open — это то же самое, что Muse Spark?
Это открытая версия Muse Spark, которая прошла дополнительное обучение безопасности. Характеристики открытой версии: 816 млрд параметров, из них 42 млрд активных, и контекст 1 млн токенов.
Можно ли запустить Muse Spark Open на игровой видеокарте?
Нет. Даже версии NVFP4 нужно не меньше 700 ГБ видеопамяти. Для дома Meta предлагает две Mac Studio на M5 Ultra, а на обычном ПК лучше запускать компактные модели.
Сколько стоит Muse Spark Open?
Веса бесплатны. Через API цена зависит от провайдера: на OpenRouter — $1,25 за 1 млн входных и $4,25 за 1 млн выходных токенов.
Нужно ли указывать, что продукт сделан на Muse Spark Open?
Да, лицензия требует заметной надписи «Built with Muse Spark Open» в интерфейсе, документации, на сайте или в настройках продукта.
Коротко
Muse Spark Open — открытая модель Meta на 816 млрд параметров: контекст 1 млн токенов и сильные, по данным компании, навыки работы с инструментами. Веса бесплатны и выдаются после одобрения заявки, но запустить модель у себя смогут только владельцы серверов или двух Mac Studio на M5 Ultra. Остальным проще попробовать её через API, например на OpenRouter за $1,25 и $4,25 за миллион токенов, а для домашнего компьютера выбрать модели поменьше.
