Muse Spark Open est désormais disponible, et ses poids sont publiés comme le modèle américain à poids ouverts le plus performant à ce jour. Il est nativement multimodal, avec 816 Md de paramètres au total (42 Md actifs) et une fenêtre de contexte d'un million de jetons. Conçu pour la programmation et les tâches agentiques, il excelle dans les tâches à long terme, l'ingénierie logicielle complexe et le raisonnement en plusieurs étapes.
Pour la première fois, un modèle avancé de cette catégorie peut fonctionner sur un ordinateur de bureau. En utilisant deux Mac Studio équipés de puces Apple M5 Ultra et le dernier framework MLX, les machines mettent en commun leur mémoire unifiée pour héberger l'intégralité du modèle. L'architecture de mémoire unifiée d'Apple permet au GPU intégré de chaque M5 Ultra d'utiliser jusqu'à 512 Go, et la bande passante mémoire de 1,2 To/s de la puce lit rapidement la petite portion nécessaire à chaque jeton. Les testeurs ont exécuté des flux de travail agentiques entièrement sur l'appareil, notamment la livraison de véritables modifications iOS pour Ice Cubes, un client Mastodon open source, et le pilotage de Da Vinci Resolve de bout en bout.
Le modèle est disponible via des plateformes API telles que Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, Open Router et Together AI. Les poids peuvent être téléchargés depuis Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face et Microsoft Foundry Models. Il fonctionne avec des moteurs comme SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp et Unsloth, avec des optimisations pour les puces AMD, Apple, Intel et NVIDIA. Les noyaux GPU Helion personnalisés dans SGLang apportent des accélérations au niveau des noyaux de 1,03 à 3,95 fois sur les GPU NVIDIA et AMD.
Les poids sont publiés sous la Muse Model License, qui comporte des conditions commerciales limitées et permet à de nombreux développeurs d'utiliser le modèle gratuitement. Un post-entraînement de sécurité supplémentaire a été appliqué, et le modèle a atteint les seuils de publication du Meta Superintelligence Scaling Framework. Un rapport d'évaluation complet est attendu prochainement.
Source: Hacker News · Résumé par HeadlinesBriefing