Zwei Mac Studios können Metas neues Open-Modell mit 816 Milliarden Parametern ausführen

Meta hat am Donnerstag Muse Spark Open veröffentlicht, ein Open-Weight-Modell mit 816 Milliarden Parametern, das es als das leistungsfähigste US-Modell dieser Art bezeichnet.

Das Modell läuft auf einem Paar Apple M5 Ultra Mac Studios zu Hause, so das Unternehmen.

Jeder M5 Ultra bietet bis zu 512 GB einheitlichen Speicher

Laut der Modellkarte von Meta verwendet Muse Spark Open ein Mixture-of-Experts-Design, das pro Token 42 Milliarden seiner 816 Milliarden Parameter aktiviert.

Es akzeptiert Text, Bilder, Video und Audio und gibt Text zurück. Es verfügt über einen Kontext von bis zu 1 Million Tokens.

Meta richtet es an Aufgaben aus, die Code und Agenten beinhalten. Seine Ziele sind langfristige Aufgaben, Softwareentwicklung und mehrstufiges Reasoning.

Jeder M5 Ultra Mac Studio verfügt über bis zu 512 GB Unified Memory, sodass zwei Systeme etwa ein Terabyte bieten – laut Meta in seiner Ankündigung ausreichend, um das gesamte Modell zu speichern. Es läuft lokal auf Apples MLX-Framework.

In den Demos von Meta lieferte Muse Code, das auf Spark Open basiert, Änderungen für Ice Cubes, einen Open-Source-Mastodon-Client. Zudem veranlasste es den Videobearbeitungseditor DaVinci Resolve, Material zu prüfen und vertikale Zuschnitte zu erstellen.

Apple wird das 512GB-Modell Ende Oktober ausliefern, hat aber noch nicht bekannt gegeben, wie viel es kosten wird. Derzeit kostet ein Mac Studio mit 256GB M5 Ultra 10.799 US-Dollar. Das bedeutet, dass vier davon – was etwa einem Terabyte entspricht – vor Steuern 43.196 US-Dollar kosten würden.

Laut der Modellkarte von Meta benötigt der NVFP4-Build mindestens 700 GB GPU-Speicher, und BF16 benötigt mindestens 2 TB.

Spark erreicht 39 Punkte bei Artificial Analysis, unter drei chinesischen Konkurrenten

Metas Anspruch, „am fähigsten“ zu sein, gilt nur für US-Modelle. Metas eigene Tabelle weist Spark Open eine Punktzahl von 39 im Artificial Analysis Intelligence Index aus.

Mehrere offene chinesische Modelle schneiden in derselben Rangliste besser ab. Während GLM-5.3 auf Platz 45 und Kimi K3 von Moonshot AI auf Platz 44 liegen, schneidet MiMo-V2.6-Pro von Xiaomi mit Platz 46 besser ab.

Spark Open führt seine gelisteten Konkurrenten im JobBench mit 61,8 und im MCP-Atlas mit 89,2 an – beides Tests zur Werkzeugnutzung –, sowie im HLE-Diamond ohne Werkzeuge. Kimi K3 und GLM 5.3 übertreffen es jedoch bei der Terminal-Codierung, längeren Software-Engineering-Aufgaben und dem professionellen Arbeitsbenchmark GDPVal-AA.

Laut einer Einschätzung von Hugging Face entfielen im Jahr bis März 2026 41 % der Downloads auf chinesische Modelle und damit mehr als auf US-Modelle. Im September gab OpenRouter bekannt, dass offene Modelle 60 % des Token-Volumens aus Anfragen mit Sitz in den USA ausmachten, wobei die Mehrheit von chinesischen Labors stammte.

„Ich habe so lange darauf gewartet, dass US-Open-Weight-Modelle wieder relevant werden“, schrieb Nathan Lambert, Autor von Interconnects, auf X. Er fügte hinzu: „Es gibt noch viel zu tun!“

Spark Open wird von sieben Partnern gehostet: Together AI, Fireworks AI, Baseten, Groq, Modal, Nebius und OpenRouter. Die Gewichte sind auf Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden und Microsoft Foundry Models verfügbar.

Es wird von Meta unter der Muse Model License angeboten, die vielen Entwicklern die kostenlose Nutzung erlaubt, jedoch mit eingeschränkten kommerziellen Bedingungen.

Die Veröffentlichung kippt Metas April-Ansatz. Damals startete Muse Spark geschlossen und proprietär unter dem neuen AI-Chef Alexandr Wang – was Meta als vollständige Überarbeitung seiner KI-Arbeit bezeichnete.

Offene Gewichte geben die Parameter in die Hände aller zum Herunterladen, Ausführen und Fine-Tunen – eine Haltung, die Meta vor der Einführung der Muse Spark-Serie vertrat.