Meta publie les poids de Muse Spark Open, avec le soutien d'Apple pour l'exécuter sur des Mac Studio

Meta a rendu publics jeudi les poids de Muse Spark Open, qu'elle présente comme le modèle open-weight le plus performant d'un développeur américain à ce jour. Selon l'entreprise, le modèle est nativement multimodal, compte 816 milliards de paramètres au total, dont 42 milliards actifs, et offre une fenêtre de contexte de 1 million de tokens. Meta indique qu'il a été conçu pour le code et les usages agentiques, et qu'il se montre performant sur les tâches longues, l'ingénierie logicielle exigeante et le raisonnement en plusieurs étapes. CNBC a rapporté que le modèle repose sur une architecture de type mixture-of-experts. TechCrunch a noté que les propres résultats d'évaluation de Meta revendiquent un avantage sur d'autres modèles open-weight populaires ; ces affirmations de performance émanent de Meta et n'ont pas été vérifiées de manière indépendante dans les articles publiés.

L'utilisation locale sur du matériel Apple est un élément central du lancement. Meta affirme que Muse Spark Open est le premier modèle de sa catégorie capable de fonctionner sur une configuration de bureau composée de deux Mac Studio équipés de la puce M5 Ultra, avec la version actuelle du framework MLX d'Apple. L'entreprise explique que le GPU intégré de chaque machine peut exploiter jusqu'à 512 GB de mémoire unifiée, si bien qu'une paire peut contenir le modèle complet, et cite une bande passante mémoire de 1,2 TB/s. Meta dit avoir testé des flux de travail d'agents sur l'appareil avec son outil Muse Code, notamment pour livrer des correctifs et des fonctionnalités à Ice Cubes, application Mastodon open source, et pour piloter le logiciel de montage vidéo DaVinci Resolve afin de sélectionner des séquences et de les recadrer à la verticale. The Verge et CNBC ont rapporté qu'Apple a également publié de la documentation technique sur MLX, qui porte selon CNBC sur la répartition de modèles ouverts entre plusieurs machines.

Au-delà des Mac, Meta indique que le modèle est accessible via des fournisseurs d'API hébergées, dont Together AI, OpenRouter, Groq, Fireworks AI, Baseten, Modal et Nebius, tandis que les poids peuvent être téléchargés sur Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Microsoft Foundry Models et Google Cloud Model Garden. L'entreprise cite la prise en charge de moteurs d'inférence tels que vLLM, SGLang, llama.cpp, TensorRT-LLM et MLX, avec des optimisations pour les puces de NVIDIA, AMD, Intel et Apple. Meta affirme également que des noyaux GPU Helion personnalisés dans SGLang apportent des accélérations de 1,03-3,95× au niveau des noyaux sur les GPU NVIDIA et AMD, et un gain de bout en bout de 3% sur AMD MI350. Les poids sont publiés sous la Muse Model License, qui comporte selon Meta des conditions commerciales limitées permettant à de nombreux développeurs d'utiliser le modèle gratuitement. En matière de sécurité, Meta indique que le modèle a fait l'objet d'un post-entraînement de sécurité supplémentaire et qu'il a atteint les seuils de publication de son Meta Superintelligence Scaling Framework, un rapport d'évaluation complet restant à paraître.

Les journalistes ont souligné que l'utilisation locale s'accompagne d'exigences matérielles élevées. TechCrunch, citant Engadget, a indiqué que l'exécution du modèle en local nécessite au moins 1 terabyte de RAM. CNBC a rapporté que les clients peuvent relier entre deux et quatre Mac Studio, qu'un Mac Studio M5 Ultra doté de 256GB de mémoire est actuellement proposé à partir de $10,799, et qu'une configuration plus chère de 512GB est attendue plus tard ce mois-ci. Le directeur de l'IA de Meta, Alexandr Wang, a déclaré à CNBC que de nombreux modèles open-weight performants sont trop volumineux pour la plupart des ordinateurs personnels, mais que la mémoire disponible dans les Mac Studio rend l'exécution de Muse Spark Open réaliste.

Ce lancement marque aussi une collaboration publique entre deux entreprises longtemps en désaccord. Selon The Verge et CNBC, le PDG de Meta, Mark Zuckerberg, a remercié sur X Apple et son nouveau PDG, John Ternus, lequel a répondu en louant l'efficacité avec laquelle le modèle fonctionne sur un ordinateur de bureau. CNBC a indiqué que ce travail faisait suite à des mois de collaboration, et que des représentants des deux entreprises ont refusé de dire s'il déboucherait sur une relation plus étroite. CNBC a également noté que Meta a récemment donné la priorité aux modèles propriétaires, et que Muse Spark Open est moins avancé que son modèle propriétaire Muse Wonder. Alexandr Wang a déclaré au média : « Ce ne sont pas les modèles les plus performants que nous ayons développés ou publiés », ajoutant qu'il s'attend à ce que les développeurs l'expérimentent à petite échelle avant d'en étendre l'usage.