Im Quellenvergleich
Worin die Quellen übereinstimmen
Meta hat mit Muse Spark Open ein offenes Modell mit Mixture-of-Experts-Architektur veröffentlicht. Das Modell hat 816 Milliarden Parameter, von denen pro Token etwa 42 Milliarden aktiv sind. Es verarbeitet Text, Bild, Video und Audio und unterstützt ein Kontextfenster von bis zu einer Million Token. Die Gewichte stehen auf Hugging Face zum Download. Die Lizenz erlaubt kostenlose Nutzung, verlangt aber den Hinweis „Built with Muse Spark Open“. Anbieter mit über 20 Millionen Dollar Jahresumsatz, die das Modell als API-Dienst anbieten, müssen eine gesonderte Vereinbarung mit Meta schließen. Die Gewichte liegen in BF16 und NVFP4 (4-Bit-Quantisierung) vor. Meta positioniert das Modell für Programmierung und agentische Aufgaben. Die Quellen berichten weitgehend übereinstimmend.
Aktualisierungen
15.10.2026
20:06Die Gewichte liegen in BF16 und NVFP4 (4-Bit-Quantisierung) vor.
Meta positioniert das Modell für Programmierung und agentische Aufgaben.
Worin sie sich unterscheidenLeistungseinordnung des Modells·Optimierung für Apples M5 Ultra·Architekturdetails+9 weitere
Leistungseinordnung des Modells- Das Modell gilt als leistungsfähigstes US-Open-Weight-Modell und liegt in Benchmarks wie JobBench, MCP-Atlas, HLE-Diamond und ZeroBench teils deutlich vor Qwen 3.8, GLM 5.3 und Kimi K3, aber deutlich hinter den Bezahlmodellen Muse Wonder Full.1
- Bei agentischen Benchmarks schlägt das Modell offene Modelle von Nvidia und Thinking Machines, liegt beim Gesamtindex aber hinter den chinesischen Kimi K3 und GLM 5.3.2
Optimierung für Apples M5 Ultra- Das Modell ist für Apples M5 Ultra optimiert; zwei Mac Studios mit je 512 GB vereintem Speicher reichen für den lokalen Betrieb.1
- Für den lokalen Betrieb nennt Meta als Alternativen zwei Mac Studio mit je 512 GB oder vier mit je 256 GB; die 256-GB-Konfiguration kostet ab 10.799 Dollar, vier davon also ab rund 43.000 Dollar.2
Architekturdetails- Das Modell hat 62 Layer und eine versteckte Dimension von 8192; jeder MoE-Block enthält 256 Experten, ein Router wählt pro Token 8 davon aus, die Experten halten rund 97 Prozent aller Parameter.3
- Die Architektur ist ein Mixture of Experts mit 256 Experten, von denen 8 gleichzeitig aktiv sind, und 62 Schichten.2
TrainingsschwerpunktDas Modell ist auf agentisches Programmieren trainiert: Code lesen, schreiben, Fehler beheben und Werkzeuge aufrufen.31 Speicherbedarf der Gewichte- Der BF16-Checkpoint umfasst rund 1,5 TB.3
- Selbst in 4-Bit-Form belegen die Gewichte rund 493 GB; Meta nennt als Mindestanforderung ab 700 GB Videospeicher für NVFP4 und ab 2 TB für BF16.2
Identität der veröffentlichten Version- Meta lässt offen, welcher Checkpoint die offenen Gewichte erhielt; sicher ist nur, dass es nicht das geschlossene Flaggschiff Muse Wonder ist, und Indizien deuten auf Spark 1.2.2
- Einem Bericht zufolge ähnelt die Version Spark 1.3.2
Einschätzung durch Alexander Wang- Laut Alexander Wang, Leiter des KI-Bereichs, ist es nicht das stärkste Modell des Unternehmens; Entwickler sollten es zunächst im kleinen Maßstab testen.2
Sicherheitsnachschulung und Verweigerungsraten- Eine zusätzliche Safety-Nachschulung soll die ohne Systemfilter laufende Version absichern: Auf StrongREJECT v2 wurden laut Meta 0,5 Prozent der Szenarien durchbrochen, gegenüber 62,9 Prozent bei GLM 5.3 und 66,6 Prozent bei Kimi K3.2
- Auf FORTRESS von Scale AI verweigert das Modell 17,4 Prozent harmloser, aber verdächtig wirkender Anfragen, gegen 2,7 Prozent bei Kimi K3.2
Lizenzbedingungen und Nutzungsverbote- Die Muse Model License erlaubt Nutzung, Änderung, Weitertraining und Verkauf; militärische Anwendungen sind verboten.2
Marktkontext und regulatorische Einordnung- Die Formulierung „stärkste amerikanische offene Modellversion“ zielt auf einen Markt, in dem chinesische Modelle gemieden werden; seit 2025 ist DeepSeek auf Behörden-Geräten in Texas, Virginia, New York und im Handelsministerium verboten.2
Zusammenarbeit mit Apple- Ungewöhnlich ist die Zusammenarbeit mit Apple, die Messungen für den Betrieb auf Mac-Studio-Clustern veröffentlichte.2
Verfügbarkeit technischer Dokumentation- Offen sind nur die Gewichte der Instruct-Version; ein technischer Bericht fehlt bislang.2