Meta, 15 Ekim 2026’da Muse Spark Open modelinin ağırlıklarını yayımladığını duyurdu. Şirket, modeli bugüne kadarki en yetenekli ABD menşeli açık ağırlıklı model olarak tanımlıyor. Muse Spark Open, toplam 816 milyar parametreli, token başına yaklaşık 42 milyar aktif parametre kullanan natively multimodal bir karışım-of-uzmanlar (MoE) mimarisi; bağlam penceresi 1 milyon token’a kadar çıkabiliyor. Girdi olarak metin, görüntü, video ve ses kabul ediyor; çıktı olarak metin üretiyor.
Kodlama ve ajan işleri için tasarlandı
Meta’ya göre model özellikle uzun soluklu görevler, karmaşık yazılım mühendisliği ve çok adımlı akıl yürütme için eğitildi. Şirket, iki adet Apple M5 Ultra Mac Studio üzerinde MLX çerçevesiyle masaüstünde çalıştırılabildiğini ve bu ölçekte masaüstü çalıştırmanın ilk örneklerinden olduğunu öne sürüyor. Apple’ın birleşik bellek mimarisi sayesinde her Mac Studio’da entegre GPU’nun 512 GB’a kadar belleği kullanabildiği; iki makinenin bir terabaytlık birleşik bellek gibi davranabildiği belirtiliyor.
Meta, Muse Code ile desteklenen ajan iş akışlarında açık kaynak Mastodon istemcisi Ice Cubes’a iOS değişiklikleri gönderildiğini ve DaVinci Resolve üzerinde kare kare görüntü incelemesi yapıldığını örnek olarak paylaşıyor. Bu örnekler şirketin kendi demolarına dayanıyor.
Nereden indirilir, kim sunuyor?
Ağırlıklar Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden ve Microsoft Foundry Models üzerinden indirilebiliyor. API erişimi için Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter ve Together AI platformları listeleniyor. Çıkarım motorları arasında SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp ve Unsloth yer alıyor; AMD, Apple, Intel ve NVIDIA silikonuna yönelik optimizasyonlar vurgulanıyor. Meta, SGLang içinde Helion GPU çekirdekleriyle NVIDIA ve AMD’de çekirdek düzeyinde 1,03–3,95 kat hızlanma iddiasında bulunuyor.
Lisans ve güvenlik
Ağırlıklar, birçok geliştiricinin ücretsiz kullanımına izin veren sınırlı ticari koşullu Muse Model License altında sunuluyor. Meta, açık ağırlık sürümü için ek güvenlik son eğitimi uygulandığını ve Superintelligence Scaling Framework kapsamındaki eşikleri karşıladığını belirtiyor; ayrıntılar model kartında yer alıyor. Şirket iddialarını bağımsız doğrulama tamamlanana kadar kendi değerlendirmesi olarak okumak gerekir. Geliştiriciler PyTorch TorchTitan ile ince ayar yapabiliyor; Apple silikonunda MLX Hugging Face’ten ağırlıkları çekiyor.
Kaynak: Meta AI Research
