Muse Spark Open : 816B paramètres, et un cluster Mac Studio M5 Ultra

Le 15 octobre 2026, Meta a publié les poids de Muse Spark Open, un modèle multimodal open-weight américain de 816 milliards de paramètres (42 milliards actifs en MoE) avec un contexte d’un million de tokens. Le même jour, Apple ML Research a montré comment le faire tourner en local sur un cluster de Mac Studio M5 Ultra via MLX.

Dans un billet Meta AI Research, Menlo Park présente Muse Spark Open comme son modèle open-weight US le plus capable à ce jour, taillé pour le coding, le travail agentique, les tâches long-horizon et l’ingénierie logicielle. Les poids sont sur Hugging Face (collection meta-models/muse-spark-open), ainsi que sur Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden et Microsoft Foundry. Côté API, Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter et Together AI proposent déjà l’accès hébergé.

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Le runtime n’est pas verrouillé : SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp et Unsloth sont cités, avec des optimisations pour NVIDIA, AMD, Intel et Apple. Meta ajoute des kernels Helion dans SGLang (gains kernel de 1,03 à 3,95× sur NVIDIA et AMD, +3 % bout-en-bout sur AMD MI350). Les poids sortent sous Muse Model License, avec usage commercial limité ; Meta dit aussi avoir renforcé le safety post-training pour cette version ouverte, évaluée selon son Meta Superintelligence Scaling Framework.

Premier modèle de cette classe sur desktop Apple

L’angle qui change la donne pour un lecteur Mac, c’est la collab du jour avec Apple Machine Learning Research. Meta affirme que Muse Spark Open est le premier modèle de sa classe à tourner sur un bureau via deux Mac Studio M5 Ultra et MLX. En précision native BF16, le modèle dépasse 1,6 To de RAM rien que pour les paramètres. En NVFP4, l’empreinte tombe vers ~493 Go : trop pour une seule machine, mais tenable en cluster.

Configurations documentées : deux Mac Studio M5 Ultra à 512 Go chacun, ou quatre à 256 Go chacun, reliés en Thunderbolt 5 avec RDMA, sous macOS 26.2 ou plus et MLX 0.30.1+. Sur quatre machines en tensor parallel, Apple mesure jusqu’à ~36,7 tokens/s en décodage (contexte 8192). En pipeline sur deux machines, on tombe vers ~15,7 tok/s. Le time-to-first-token sur le setup 4 M5 Tensor à 8192 tokens est annoncé autour de 4,8 s.

Meta a aussi testé Muse Code on-device : correctifs iOS sur Ice Cubes (client Mastodon open-source), et pilotage de DaVinci Resolve image par image pour repérer les plans forts et les recadrer en vertical. Ce n’est plus un paper demo abstrait : c’est un agent qui touche du vrai logiciel.

Pas le Muse Charm du living room

Ne confondez pas avec Muse Charm, le petit compagnon OLED 2 pouces annoncé pour décembre. Spark Open, c’est l’autre bout du spectre Meta : des poids téléchargeables, un cluster de Mac Studio (ou une API cloud), et une cible développeurs / agents. Le ticket d’entrée local reste élitiste : deux M5 Ultra 512 Go, ce n’est pas un Mac mini sur le bureau. Pour la majorité, la voie réaliste reste l’API des partenaires listés plus haut.

Sources : Meta AI Research, Apple ML Research, Hugging Face.

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