Иллюстрация из анонса Meta*

Meta* (признана экстремистской и запрещена в РФ) 15 октября выложила веса Muse Spark Open – открытой версии своей модели Muse Spark. Компания называет ее “самой мощной американской моделью с открытыми весами”: по агентным бенчмаркам новинка обходит открытые модели Nvidia и Thinking Machines, но по общему индексу уступает китайским Kimi K3 и GLM 5.3. Разбираем карточку модели, лицензию, замеры Apple и то, какое железо нужно, чтобы запустить 816 млрд параметров у себя.

Что вышло

Muse Spark Open – модель на архитектуре Mixture of Experts: 816 млрд параметров всего, 42 млрд активных на каждый токен (256 экспертов, из них 8 работают одновременно), 62 слоя, контекст до 1 млн токенов. На входе принимает текст, изображения, видео и звук, на выходе – только текст. Meta* позиционирует ее под кодинг и агентные сценарии: многошаговое планирование, вызов инструментов, восстановление после ошибок. Режим рассуждений настраивается от low до xhigh; по умолчанию стоит максимальный.

Веса лежат на Hugging Face в двух вариантах: BF16 и NVFP4 (4-битное квантование). Модель поддерживают vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, llama.cpp, Unsloth, Transformers и Apple MLX.

Какая это версия

Meta* не уточняет, какой чекпойнт получил открытые веса. Точно известно только, что это не Muse Wonder – флагман, вышедший 12 октября и оставшийся закрытым. Из оставшихся кандидатов, Spark 1.3 (сентябрь) и Spark 1.2 (август), косвенные признаки указывают на вторую: 10 августа Цукерберг обещал открыть веса именно Spark 1.2, картинка для соцсетей в блоге релиза называется muse-spark-1-2-open-weights, а на индексе Artificial Analysis у Muse Spark Open 39 баллов – рядом с 40 у закрытой Spark 1.2 и заметно ниже, чем у 1.3. Axios при этом пишет, что модель “похожа на Spark 1.3”, так что вопрос открытый.

Глава ИИ-направления Meta* Александр Ванг в интервью CNBC сказал, что это не самые сильные модели из разработанных и выпущенных компанией. По его словам, расчет в том, что разработчики попробуют модель в малом масштабе, а затем захотят нарастить использование.

Бенчмарки: впереди в агентных задачах, позади в терминале

В карточке Meta* сравнивает модель только с открытыми конкурентами. Против американских Inkling (Thinking Machines) и Nemotron 3 Ultra (Nvidia) разрыв везде двузначный, против китайских картина смешанная. Ключевые строки таблицы:

К цифрам есть оговорки, которые Meta* сама перечисляет в методологии. Часть результатов конкурентов взята из их собственных отчетов, часть – с публичных лидербордов, часть прогнана внутри Meta* без настройки под чужие модели. Мультимодальные тесты (ZeroBench, BabyVision, Video-MME) сравнивают только с Inkling и Kimi K3, потому что остальные модели из таблицы картинки не понимают; здесь Spark Open и Kimi делят победы примерно поровну.

Железо: два или четыре Mac Studio, либо сервер с 700 ГБ видеопамяти

Даже в 4-битном формате веса занимают около 493 ГБ, и это без памяти под промежуточные вычисления, поэтому в один компьютер модель не помещается. Meta* называет два минимальных варианта на Nvidia: от 700 ГБ видеопамяти для NVFP4 и от 2 ТБ для BF16. Для NVFP4 подойдет стандартный узел из восьми H200 по 141 ГБ (1128 ГБ суммарно); для BF16 этого недостаточно. Восемь H100 по 80 ГБ (640 ГБ) не проходят даже для NVFP4.

Второй путь, который Meta* продвигает вместе с Apple, – связка Mac Studio на M5 Ultra: либо две машины по 512 ГБ, либо четыре по 256 ГБ. Компьютеры соединяются по Thunderbolt 5 по два кабеля на пару, а новый драйвер RDMA в macOS 26.2 и бэкенд jaccl в MLX 0.30.1 раскладывают модель по машинам. Apple опубликовала замеры для NVFP4-версии:

Apple также приводит пиковое потребление одного Mac Studio с M5 Ultra около 300 Вт, но этот замер сделан на других моделях, а не при запуске Muse Spark Open. Цена: 256-гигабайтная конфигурация с M5 Ultra стоит от $10 799, то есть комплект из четырех обойдется от $43 тысяч. 512-гигабайтная версия в продажу еще не поступила, Apple обещает ее в конце октября без названной цены. Для сравнения: Kimi K2 Thinking на триллион параметров энтузиасты запускали на кластере Mac Studio еще в декабре 2025-го, так что формулировка Meta* “впервые на десктопе” относится скорее к официальной поддержке, чем к самому факту.

Лицензия: не Apache, но мягче, чем у Llama

Модель выходит под собственной Muse Model License. Августовская Muse Glimmer на 30 млрд параметров получила Apache 2.0, для большой модели Meta* вернулась к своим условиям. Ключевые пункты:

• Использовать, менять, дообучать, дистиллировать и продавать модель можно свободно – это прямо перечислено в первом абзаце.

• Компании с выручкой выше $20 млн за любые 12 месяцев обязаны уведомить Meta* и подписать отдельное соглашение, если продают модель или ее производные как сервис через API. Встраивание в собственный продукт и внутреннее использование под порог не попадают.

• На любом продукте или сервисе, где работает модель или ее производная (включая дистиллированные модели), должна быть надпись “Built with Muse Spark Open” – в интерфейсе, документации или настройках.

• Политика использования запрещает военные применения, разработку оружия и управление критической инфраструктурой. Модель не предназначена для самостоятельного использования пользователями младше 18 лет, но карточка допускает ее применение в системах для несовершеннолетних после оценки и снижения соответствующих рисков.

Для сравнения: у Llama 3 порог был привязан к аудитории (700 млн активных пользователей в месяц), а не к выручке. The New Stack отмечает, что по духу новая лицензия ближе к условиям Moonshot для Kimi K3.

Безопасность: отдельная дотренировка и ее цена

Открытая версия прошла дополнительную safety-дотренировку – Meta* объясняет это тем, что скачанную модель будут запускать без системных фильтров. Результат виден в таблице: на StrongREJECT v2 (202 запрещенных сценария, атаки джейлбрейками и многоходовым атакующим) у Spark Open пробито 0,5% сценариев против 62,9% у GLM 5.3, 65,6% у Qwen3.8, 66,6% у Kimi K3 и 86,4% у Inkling. На кибер-запросах модель отказала в 99,2% попыток обхода на внутреннем бенчмарке Meta* против 75,5% у Kimi K3 в тех же условиях.

Обратная сторона – избыточные отказы. На FORTRESS от Scale AI, где половина промптов безобидные, но похожие на опасные (химия, оружие, финансовые преступления), Spark Open отказывает на 17,4% таких запросов, тогда как Kimi K3 – на 2,7%, GLM 5.3 – на 3,2%, Inkling – на 7,4%. Переносить эту долю на обычные пользовательские запросы нельзя: тест специально составлен из пограничных случаев. Meta* также оговаривает, что все оценки относятся к выпущенному чекпойнту в тестовых условиях и не распространяются на дообученные версии. Полный отчет об оценках обещан позже.

Зачем это Meta* и при чем здесь Apple

Формулировка “самая мощная американская открытая модель” выбрана не случайно. По сводному индексу Spark Open уступает китайским GLM 5.3 и Kimi K3, но в США есть сектор, где китайские модели не используют: с 2025 года DeepSeek запрещен на казенных устройствах в Техасе, Вирджинии, Нью-Йорке и в Министерстве торговли. Формально запреты касаются приложения и передачи данных в Китай, а не самостоятельно запущенных весов, однако ведомства с таким регламентом вряд ли выберут китайскую модель. Для них американская открытая модель с лучшими агентными показателями – отдельный рынок.

Партнерство с Apple – вторая необычная деталь релиза. Компании годами публично спорили, но с приходом Джона Тернуса на пост CEO Apple в сентябре позиция изменилась: Цукерберг поблагодарил Тернуса в X за совместную работу, Apple опубликовала техническую статью про запуск модели на кластере Mac Studio, а Ванг в разговоре с Axios сравнил ситуацию с помирившимися родителями.

Что еще?

Открыты только веса инструкт-версии – базового чекпойнта в коллекции нет. Технического отчета тоже: про обучение в карточке один абзац общих слов о текстах, изображениях, аудио и видео из публичных источников, партнерских данных, сервисов Meta* и синтетики. Полный отчет об оценках, по словам компании, появится позже. На этом фоне китайские лаборатории, с которыми Meta* себя сравнивает, обычно выкладывают и базовую модель, и подробный отчет об архитектуре и обучении.

Для домашнего запуска у Meta* остается Muse Glimmer на 30 млрд параметров под Apache 2.0, которая помещается в одну видеокарту на 24 ГБ. Muse Spark Open – модель для компаний и лабораторий с серверным железом или готовностью собрать кластер из Mac Studio.

P.S. Поддержать меня можно подпиской на канал “сбежавшая нейросеть”, где я рассказываю про ИИ с творческой стороны.