15 октября Meta представила Muse Spark Open, открытую модель, которую компания называет самой мощной открытой моделью в США. В отличие от облачных сервисов, её веса доступны для запуска на собственном оборудовании, а значит, компании могут работать с ней, не отправляя данные сторонним сервисам.

Что известно о модели

  • 816 миллиардов параметров и контекстное окно на 1 миллион токенов.
  • Мультимодальность: модель изначально работает не только с текстом.
  • Специализация: сложное программирование и агентные задачи, когда модель сама выполняет многошаговую работу.
  • По собственным тестам Meta, модель превосходит другие популярные открытые модели. Конкретные результаты сравнения в публикациях о запуске не раскрываются.

Запуск у себя: на чём это работает

Meta отдельно подчеркнула, что модель рассчитана на запуск на компьютерах Apple. По словам компании, лучше всего она работает на Mac Studio с чипом M5 Ultra, а связка из двух таких компьютеров превращается в «суперкомпьютер на столе». При этом требования серьёзные: по данным Engadget, понадобится не меньше 1 ТБ оперативной памяти. Для обычного ноутбука это недостижимо, но для студии, лаборатории или компании, которой важна приватность данных, такой вариант уже реален.

Как ещё можно пользоваться

Тем, у кого нет подходящего оборудования, Meta предлагает модель через несколько API-платформ. Вместе с моделью компания показала Muse Code, свой терминал для программирования с ИИ, и примеры работы: исправление ошибок в клиенте соцсети Mastodon и монтаж в DaVinci Resolve, где модель просматривала и обрезала отснятый материал.

Контекст: неделя больших запусков Meta

За несколько дней до этого Meta выпустила закрытые флагманские модели Muse Wonder, доступные через свой API и подписку. Muse Spark Open дополняет линейку с другой стороны: это открытая модель для тех, кто хочет полный контроль над запуском. В публикациях о запуске Meta открыто позиционирует её как ответ на сильные китайские открытые модели.

Что это значит для пользователей

Разрыв между закрытыми облачными нейросетями и открытыми моделями продолжает сокращаться. Для бизнеса это возможность держать данные внутри компании и не зависеть от доступности зарубежных облаков. Для обычных пользователей эффект косвенный: на открытых моделях быстро появляются новые сервисы и приложения, в том числе локальные. Условия лицензии и коммерческого использования стоит проверять в официальном описании модели перед внедрением.

Источник: TechCrunch, 15 октября 2026; блог Meta Research.