Meta ha rilasciato giovedì 15 ottobre i pesi di Muse Spark Open, la versione a pesi aperti del suo modello Muse Spark pensato per programmazione e agenti AI. Si tratta di un modello nativamente multimodale da 816 miliardi di parametri totali, di cui 42 miliardi attivi per ogni token, con una finestra di contesto da circa un milione di token. Accetta in ingresso testo, immagini, video e audio e risponde in testo. Meta lo presenta come il modello a pesi aperti statunitense più capace finora, ma non è il suo modello migliore: la tecnologia più avanzata, Muse Wonder, resta chiusa. Per sviluppatori e aziende, anche in Italia, significa poter scaricare, eseguire e adattare un modello di fascia alta senza dipendere da un'unica piattaforma.
I pesi sono scaricabili da Hugging Face e sono disponibili anche su Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden e Microsoft Foundry Models. Chi non vuole gestire l'hardware può usarlo tramite API di fornitori terzi come Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI. Il modello gira sui principali motori di inferenza, da SGLang e vLLM a TensorRT-LLM, Transformers, llama.cpp, Unsloth e MLX di Apple, con ottimizzazioni per chip AMD, Apple, Intel e NVIDIA.
Aperto, ma con una licenza propria
"Aperto" qui vuol dire pesi scaricabili, non open source in senso stretto. Meta distribuisce Muse Spark Open con la Muse Model License, che prevede condizioni commerciali limitate: secondo l'azienda permettono a molti sviluppatori di usarlo gratis, ma chi pensa a un prodotto commerciale deve leggere i termini prima di partire. Meta spiega inoltre che questa versione ha ricevuto un addestramento di sicurezza aggiuntivo e consiglia di inserirla in un sistema con protezioni proprie, adatte all'uso specifico.
Che hardware serve davvero
L'architettura è un mixture-of-experts: ogni token attiva solo una parte degli esperti, quindi il calcolo è quello di un modello da 42 miliardi, ma in memoria vanno caricati tutti gli 816 miliardi di parametri. Il checkpoint BF16 pesa circa 1,65 TB e la documentazione Meta lo serve su otto GPU B300; la versione NVFP4, a 4 bit, scende a circa 537 GB e gira su un singolo nodo con quattro GPU NVIDIA Blackwell. La scheda del modello indica come requisito almeno 700 GB di VRAM per NVFP4 e 2 TB per BF16.
La novità più curiosa riguarda i Mac: Meta afferma che Muse Spark Open è il primo modello della sua classe a girare in locale su due Mac Studio con chip Apple M5 Ultra, usando il framework MLX, che scarica i pesi direttamente da Hugging Face. Attenzione al dettaglio: servono due macchine collegate, non una sola, quindi parliamo comunque di una postazione professionale e non di un normale PC da casa.
Perché conta
Con questo rilascio Meta torna a pubblicare un modello a pesi aperti di fascia alta, tenendo però per sé i modelli più potenti per monetizzare gli investimenti nell'AI. Per chi sviluppa è un'alternativa concreta ai modelli chiusi accessibili solo via API: si può eseguire su infrastruttura propria, mantenendo i dati in casa, e personalizzare con strumenti PyTorch come TorchTitan. Il limite resta l'hardware, alla portata di aziende e laboratori più che dei singoli utenti.