Meta ha pubblicato i pesi di Muse Spark Open, la versione scaricabile del modello con cui in primavera è tornata a competere tra i grandi dell'IA. Il modello arriva dai Meta Superintelligence Labs e finora era accessibile solo tramite servizi e API aziendali. Non è dichiarato ufficialmente, ma secondo le indagini dovrebbe trattarsi di Muse Spark 1.2: la pagina sviluppatori parla di un modello derivato da quello rilasciato ad agosto, e l'immagine social dell'annuncio si chiama "muse-spark-1-2-open-weights-social-v2". Meta lo definisce "il modello a pesi aperti statunitense più capace mai realizzato", anche se nella tabella dei test diversi modelli cinesi ottengono punteggi superiori.
Architettura e requisiti hardware
Muse Spark Open ha 816 miliardi di parametri complessivi, ma ne attiva circa 42 miliardi per token. L'architettura è mixture-of-experts (MoE): la rete è divisa in 256 sottoreti specializzate e un meccanismo di instradamento ne seleziona 8 per ogni porzione di testo. La finestra di contesto arriva a 1 milione di token e in ingresso accetta testo, immagini, video e audio, rispondendo però solo con testo. È stato addestrato per il lavoro agentico: programmazione, compiti lunghi in più passaggi e uso di strumenti esterni.
La model card su Hugging Face indica i requisiti precisi. Per eseguire il modello in locale serve una GPU con almeno 700 GB di memoria video per la versione quantizzata in NVFP4, e 2 TB per la versione BF16. I pesi BF16 occupano circa 1,6 TB; la versione NVFP4, in cui sono compressi solo gli esperti, scende a circa 530 GB e può girare su quattro GPU Nvidia Blackwell Ultra o otto H200. I 42 miliardi di parametri attivi non riducono la memoria necessaria: tutti gli 816 miliardi devono restare caricati, e il vantaggio dell'architettura riguarda solo la velocità di calcolo.
Configurazione desktop e prestazioni
La configurazione "da scrivania" proposta da Meta usa due Mac Studio con chip M5 Ultra e 512 GB di memoria unificata ciascuno (taglio disponibile a fine ottobre), per un totale di 1 TB. In alternativa si possono usare quattro Mac Studio da 256 GB, collegati direttamente via Thunderbolt 5. Il framework MLX di Apple divide ogni strato del modello tra i computer: ognuno conserva metà dei pesi ed esegue metà dei calcoli, mentre tra le macchine viaggiano solo piccoli risultati intermedi. Per chi ha meno memoria, Unsloth distribuisce versioni compresse fino a circa 2 bit, che richiedono circa 300 GB tra memoria di sistema e video, con il calo di qualità tipico di una compressione così spinta.
Meta ha testato due utilizzi con Muse Code, il suo strumento di programmazione: la correzione di bug e l'aggiunta di funzioni a Ice Cubes, un'app iOS open source per Mastodon, fino alla compilazione completa; e il comando di DaVinci Resolve, analizzando un filmato fotogramma per fotogramma per scegliere i momenti migliori e ritagliarli in verticale. Nella model card, Muse Spark Open è primo nei test sull'uso di strumenti (MCP-Atlas), sulla capacità di completare lavori professionali (JobBench) e in alcune prove di ragionamento e analisi delle immagini. Resta indietro nella programmazione da terminale, nei compiti lunghi di ingegneria del software e nella valutazione GDPVal-AA. Nell'Artificial Analysis Intelligence Index ottiene 39 punti: GLM 5.3, Kimi K3 e Qwen3.8 fanno meglio con 45, 44 e 40, mentre supera di un punto Mistral Large 4 e stacca nettamente gli altri modelli americani in tabella, Inkling (26) e Nemotron 3 Ultra di Nvidia (23).
Licenza e distribuzione
Muse Spark Open è distribuito con la Muse Model License, licenza proprietaria di Meta che permette di usare, modificare, ridistribuire e distillare il modello. Chi lo integra in un prodotto deve mostrare la dicitura "Built with Muse Spark Open" nell'interfaccia, nella documentazione o nelle impostazioni. La licenza considera "derivati" anche i modelli migliorati usando le risposte di Muse Spark Open, ma Meta non rivendica la proprietà dei contenuti generati. La condizione più rilevante riguarda chi vende l'accesso a modelli tramite API: se un'azienda e le sue controllate superano i 20 milioni di dollari di ricavi lordi in dodici mesi consecutivi, devono avvisare Meta e firmare un accordo separato prima di offrire Muse Spark Open come servizio. La politica d'uso vieta impieghi militari e di spionaggio. I pesi sono scaricabili da Hugging Face e da cataloghi come Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden e Microsoft Foundry, e il modello è già accessibile via API tramite Fireworks AI, Groq (in anteprima limitata), OpenRouter e Together AI. Al lancio è supportato da SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp e Unsloth, su hardware AMD, Apple, Intel e Nvidia.
Il ritorno di Meta nel settore open era iniziato ad agosto con Muse Glimmer, un piccolo modello da 30 miliardi di parametri distribuito con licenza Apache 2.0. Lo stesso giorno Mark Zuckerberg ha pubblicato un saggio intitolato "The Future is for Everyone" in cui chiedeva a Washington di ridurre gli ostacoli per i modelli aperti americani. Il terreno da recuperare resta ampio: secondo il report di primavera di Hugging Face, nell'ultimo anno i modelli cinesi hanno raccolto il 41% dei download sulla piattaforma, superando quelli statunitensi. Negli USA la questione è diventata anche industriale e politica: a luglio Nvidia ha fondato la Open Secure AI Alliance per chiedere ai regolatori di non limitare i modelli aperti, e a settembre ha comprato Hugging Face per 12,9 miliardi di dollari.
