Meta ouvre les poids de Muse Spark Open : 816 milliards de paramètres, 42 milliards actifs

Meta a publié le 15 octobre 2026 les poids de Muse Spark Open, un modèle multimodal de 816 milliards de paramètres au total, dont 42 milliards sont actifs à chaque token, avec une fenêtre de contexte d'un million de jetons. Conçu pour le code et les tâches d'agents, il peut fonctionner en local sur deux Mac Studio équipés de la puce M5 Ultra. Meta le présente comme « le modèle open-weight américain le plus performant à ce jour ». Cette affirmation vient de Meta elle-même.

Un modèle à experts, disponible partout sauf sur un PC ordinaire

Selon Meta, le modèle est accessible par API chez Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter et Together AI. Les poids sont téléchargeables via Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face et Microsoft Foundry Models. Il fonctionne avec SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp ou MLX.

Il s'agit d'une architecture « mixture of experts » : seule une fraction des paramètres travaille pour chaque token, ce qui réduit le calcul. Comme le rappelle The Neuron, il faut en revanche garder l'ensemble des poids en mémoire. Le modèle accepte texte, images, audio et vidéo, et produit du texte.

La fiche du modèle sur Hugging Face précise les besoins : au moins 700 Go de VRAM pour la version NVFP4, 2 To pour la version BF16. Le modèle est donc hors de portée d'une machine classique.

Deux Mac Studio, et une facture

C'est là qu'intervient Apple. Meta affirme avoir optimisé le modèle avec MLX pour deux Mac Studio M5 Ultra, chacun pouvant exposer jusqu'à 512 Go de mémoire unifiée au GPU. Le groupe décrit l'ensemble comme se comportant comme « un supercalculateur doté d'un téraoctet de mémoire unifiée » (traduction) (Meta). Meta cite deux démonstrations locales : des modifications de l'application iOS Ice Cubes, client Mastodon open source, et le pilotage de DaVinci Resolve pour repérer et recadrer en vertical les meilleurs moments d'une vidéo.

Le patron d'Apple, John Ternus, a salué le résultat sur X. Selon MacRumors, il y voit un modèle de cette envergure tourner « aussi efficacement, directement depuis votre bureau ». Le site relève la surprise de ce rapprochement, Alexandr Wang, responsable IA de Meta, plaisantant auprès d'Axios sur « maman et papa » qui jouent de nouveau la paix.

Le coût est le point faible. D'après MacRumors, la version 512 Go du Mac Studio n'est pas encore sortie, attendue fin octobre, et le modèle 256 Go dépasse déjà 10 000 dollars. The Neuron indique que le M5 Ultra démarre à 5 499 dollars, et rapporte, selon le Wall Street Journal, que la configuration requise coûte plus de 40 000 dollars.

Des performances encore peu documentées

The Neuron détaille les mesures d'Apple sur une version quantifiée en 4 bits, qui occupe environ 493 Go : 24,99 tokens par seconde sur deux Mac, 36,73 sur quatre, avec un contexte de 8 192 jetons. Les tests n'ont toutefois généré que 128 tokens. Ils ne disent donc rien du comportement à un million de jetons ni sur des tâches d'agent prolongées.

L'auteur, Marianne Sison, souligne aussi que les démonstrations de Meta « n'établissent pas » la régularité du modèle sur des projets inconnus (traduction). La fiche du modèle admet d'ailleurs des erreurs possibles en raisonnement multi-étapes, surtout en situation inédite, et recommande une validation humaine pour les actions irréversibles.

Licence et sécurité

Le modèle est publié sous la Muse Model License, aux conditions commerciales limitées. Elle impose d'afficher la mention « Built with Muse Spark Open » dans les produits qui l'utilisent, ainsi que dans les dérivés. Les entreprises qui le proposent en « Model as a Service » et dépassent 20 millions de dollars de revenus bruts sur douze mois doivent conclure un accord séparé avec Meta. L'usage interne et les autres activités commerciales en sont exemptés. Le modèle n'est pas destiné aux moins de 18 ans.

Côté sécurité, Meta indique que cette version a reçu un post-entraînement supplémentaire et qu'elle remplit les seuils de son cadre interne. Sur ses tests de cybersécurité sans garde-fous système, elle dit avoir refusé 99,2 % des tentatives de contournement de son banc d'essai interne, contre 75,5 % pour Kimi K3. Ces chiffres sont publiés par Meta, et la fiche précise qu'ils ne valent pas pour les versions modifiées. Un rapport d'évaluation complet est annoncé « bientôt ».

Selon Reuters, Meta avait déjà publié en août Muse Glimmer, un modèle open-weight plus petit. Reuters rappelle que ces modèles peuvent offrir aux entreprises une alternative moins chère aux systèmes fermés, mais exigent d'importantes ressources et compétences.