Meta Platforms Inc. a publié aujourd'hui des pondérations ouvertes pour son modèle d'intelligence artificielle Muse Spark, qui était propriétaire depuis ses débuts en avril.
La version, appelée Muse Spark Open, est conçue pour le codage et le travail d'agent de longue durée. Meta le décrit comme le modèle à poids ouvert le plus performant sorti jusqu’à présent d’un laboratoire américain. Seuls 42 milliards des 816 milliards de paramètres du modèle sont activés pour un jeton donné. Les invites peuvent mélanger du texte avec des images, de l'audio ou de la vidéo, et Meta a défini la fenêtre contextuelle jusqu'à 1 million de jetons.
Le point de départ était Muse Spark 1.2, livré en août, et Meta a ensuite ajouté la sécurité après la formation afin que le modèle résiste sans les garde-fous des propres services de Meta. Meta a déclaré que Muse Spark Open avait dépassé les seuils de publication dans son Meta Superintelligence Scaling Framework, et qu'un rapport d'évaluation complet était encore à venir. Un article technique de Hugging Face Inc. indique que la formation s'est appuyée sur ce que Meta appelle de « vrais workflows de développement », y compris des refactors multi-fichiers et de longues sessions de débogage.
Meta a également testé le modèle en dehors du centre de données, sur une paire d'ordinateurs de bureau Apple Inc. Mac Studio équipés de puces M5 Ultra reliées par le framework MLX d'Apple en un seul système. Les deux machines disposaient à elles deux d’environ un téraoctet de mémoire.
Muse Code fonctionnait sur cette configuration tandis que le terminal de codage travaillait sur des corrections de bugs et de nouvelles fonctionnalités pour le client open source Mastodon Ice Cubes. Les séquences dans DaVinci Resolve étaient l'autre test, et le modèle les a parcourues image par image pour sélectionner et recadrer les meilleurs plans pour la vidéo verticale.
Dans le propre tableau de référence de Meta, Muse Spark Open a obtenu un score de 61,8 au test d'agent JobBench, soit plus du double du 31,1 enregistré par Inkling, le modèle ouvert américain de Thinking Machines Lab Inc. Le Nemotron 3 Ultra de Nvidia Corp. est encore plus loin avec 27,2.
Les modèles ouverts chinois sont plus forts en codage. Kimi K3 a mené le test de codage Terminal-Bench 2.1 avec 85, et GLM 5.3 et Qwen3.8 ont tous deux terminé au-dessus des 76,4 de Muse Spark Open.
Lors de l'utilisation des outils, la commande s'inverse, et le 89.2 de Muse Spark Open sur MCP-Atlas a battu tous les Meta rivaux répertoriés, y compris les modèles chinois. Le benchmark donne un modèle de tâches en langage clair sans nommer les outils nécessaires pour les réaliser. Déterminer lequel des 220 outils répartis sur 36 serveurs de protocole de contexte de modèle en direct appeler et dans quel ordre est laissé au modèle.
Les poids sont accompagnés d'une nouvelle licence de modèle Muse comportant ce que Meta appelle des « conditions commerciales limitées » et aucun frais ne s'applique aux développeurs qui adaptent le modèle ou l'expédient dans leur propre logiciel. Meta nécessite un accord distinct de toute entreprise qui vend le modèle en tant que service hébergé et a dépassé 20 millions de dollars de revenus bruts sur une période de 12 mois.
Les produits construits dessus doivent afficher une étiquette « Construit avec Muse Spark Open ». Les utilisations militaires et des infrastructures critiques sont interdites.
La précédente version à poids ouvert de Meta était la Muse Glimmer, beaucoup plus petite, un modèle de 30 milliards de paramètres sorti en août. Les systèmes les plus performants de la société restent fermés et les modèles Muse Wonder introduits lundi ne sont disponibles que via l'API Meta Model et Muse Code.
Sept fournisseurs d'inférence proposent un accès hébergé au lancement, parmi lesquels Groq Inc. et Fireworks AI Inc. Les poids peuvent également être téléchargés depuis Hugging Face ou depuis les catalogues de modèles d'Amazon Web Services Inc., Google LLC et Microsoft Corp.
