Перейти к содержанию
Promtime

Оформление

Оформление

Meta

Открытая Muse Spark Open от Meta проигрывает Kimi K3 в коде

5 мин чтения

Веса Muse Spark Open выложены в коллекции Meta на Hugging Face. Однако титул «самой способной американской модели с открытыми весами» держится на собственных тестах Meta, а в коде модель уступает китайским Kimi K3 и GLM 5.3.

По характеристикам источники совпадают, а расходятся в двух вопросах: насколько модель открыта и в чём именно она лучшая.

Meta описывает смесь экспертов на 816B параметров для агентов и кода

В карточке на Hugging Face Muse Spark Open описана как смесь экспертов (MoE): всего 816 миллиардов параметров, на каждый запрос из них работают 42 миллиарда, контекстное окно на 1 млн токенов. В такой архитектуре сеть разбита на множество подсетей-экспертов, и маршрутизатор для каждого токена включает лишь несколько из них. Поэтому считать приходится примерно как для модели на 42B, а хранить в памяти нужно все 816B. Meta пишет, что модель сделана для агентных сценариев и программирования: от разбора больших репозиториев до многошаговых инженерных задач с инструментами.

Testing Catalog уточняет, что Spark Open представляет собой открытую версию Muse Spark 1.2. По данным Wikipedia, Muse Spark 1.2 вышла 5 августа 2026 года вместе с Muse Code, терминальным агентом для программирования, и была доступна через Meta Model API и OpenRouter. Агентная специализация тянется из предыдущих версий. Как сказано в блоге Meta AI Research, Muse Spark 1.1 умела выступать главным агентом, который планирует работу и раздаёт её параллельным субагентам, сама управляла окном в 1 млн токенов, поддерживала режим планирования и сжатие контекста.

По данным The News Stack, модель доступна через API Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter и Together AI. Скачать веса можно с Hugging Face, из Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden и Microsoft Foundry Model Catalog.

В агентных тестах Meta впереди, в Terminal-Bench 2.1 отстаёт на 8,6 пункта

Прямыми американскими конкурентами The News Stack называет Inkling от Thinking Machines и Nemotron 3 Ultra от Nvidia. В бенчмарках Meta модель обходит обе по всем позициям, нередко на 20 пунктов и больше. Против китайских открытых моделей картина пестрее: Spark Open лидирует перед Kimi K3, GLM 5.3 и Qwen3.8 в агентных тестах и тестах на работу с инструментами, включая JobBench и MCP-Atlas, а на SciCode идёт примерно вровень.

С кодом хуже. На Terminal-Bench 2.1 у Kimi K3 85,0, у GLM 5.3 83,9, у Spark Open 76,4. На DeepSWE 1.1, как пишет The News Stack, расклад 68 к 60, и Spark Open там тоже позади.

Сама Meta об этой слабости знала. В апрельском посте о запуске закрытой Muse Spark Meta признавала текущие пробелы в долгих агентных задачах и рабочих процессах программирования. The News Stack замечает, что разрыв остался тем же, что и в апреле, и заметного прогресса с тех пор не видно.

Открытые веса выходят под лицензию с порогом в 20 миллионов долларов

Testing Catalog пересказывает анонс как выход открытой модели. The News Stack смотрит на лицензию и делает оговорку: веса открыты, а условия использования открытыми не назовёшь. Модель распространяется под Muse Model License, у которой, по словам Meta, «ограниченные коммерческие условия», так что многие разработчики смогут пользоваться ею бесплатно.

Компания с валовой выручкой больше 20 миллионов долларов за любые 12 месяцев подряд должна уведомить Meta и заключить с ней отдельный письменный договор, прежде чем предлагать модель или её производные как сервис. Подпись «Built with Muse Spark Open» обязана появиться в интерфейсе каждого продукта на основе модели или её производной, будь та дообучена, натренирована или дистиллирована из Spark Open. Внутреннее использование и встраивание в собственный продукт бесплатны. Правила использования запрещают военные применения и развёртывание в критической инфраструктуре. The News Stack сравнивает эту лицензию с той, под которой Moonshot выпускает Kimi K3.

У Meta есть и более свободная открытая модель. По данным Wikipedia, Muse Glimmer на 30 миллиардов параметров вышла под Apache 2.0, а сама Muse Spark числится проприетарной. Мы писали о Glimmer 10 августа: модель рассчитана на агентов, работающих на Mac или ПК с одной потребительской видеокартой.

Локальный запуск требует двух Mac Studio на 512 ГБ

Testing Catalog сообщает, что модель можно будет запускать локально на новых Mac Studio. Марк Цукерберг написал, что Spark Open отлично работает на новых Mac Studio благодаря совместной работе с Apple. The News Stack раскрывает детали: Meta говорит о двух связанных Mac Studio с чипами M5 Ultra и 512 ГБ памяти и запуске через MLX. На такой связке Meta гоняла Muse Code на Muse Spark и выпускала обновления Mastodon-клиента Ice Cubes. Mac Studio с 512 ГБ Apple сейчас в продажу не выставляет. По оценке издания, через несколько недель пара таких машин будет стоить как компактный автомобиль.

Чего мы не знаем

  • Независимых прогонов пока нет: все цифры бенчмарков взяты из материалов Meta, условия замеров и уровни рассуждения в источниках не раскрыты.
  • Условия отдельного договора для компаний с выручкой больше 20 миллионов долларов не опубликованы.
  • Цены у API-провайдеров в источниках не названы.
  • Когда именно Apple начнёт продавать Mac Studio на 512 ГБ и сколько он будет стоить, неизвестно.
  • Метрика по DeepSWE 1.1 приведена без разбивки по моделям, поэтому неясно, кто из конкурентов набрал 68.

Титул «лучшая открытая модель из США» оспаривают и другие. 6 октября мы писали, что Mistral называет свою Large 4 лучшей открытой моделью из США и Европы по сводным бенчмаркам, а веса, по данным VentureBeat, обещали открыть 27 октября. Пока оба заявления держатся на тестах самих компаний. Ещё одна оговорка касается слова Open в названии: обязательная подпись в интерфейсе для каждого продукта, даже бесплатного, плохо с ним сочетается и сближает Spark Open скорее с Kimi K3, чем с собственной Glimmer.

Из двух версий лучше подкреплена версия The News Stack. Она не спорит с цифрами Meta, она их дополняет: признаёт лидерство в агентных тестах, показывает отставание в Terminal-Bench 2.1, которое Meta сама признавала ещё в апреле, и читает лицензию целиком. Короткая формулировка «лучшая открытая модель из США, запускается локально» верна только с оговорками про лицензию и про два ещё не продающихся Mac Studio.

Исследования

MAI-Base-2 в 4–12 раз экономнее DeepSeek на предобучении

В 4–12 раз эффективнее по вычислениям на предобучении, чем DeepSeek-V4-Pro-Base, оказалась MAI-Base-2, утверждает Microsoft AI. Сэкономленное, по её словам, ушло на обучение модели покрупнее. Бывало, что вы меняли открытую модель вроде DeepSeek на закрытую ради качества?

Пока никто не написал. Будьте первым.

Присоединяйтесь к разговору

Войдите, чтобы оставить комментарий. Он появится после модерации.