Meta veröffentlicht Muse Spark Open als Open Weight
816 Milliarden Parameter, 42 Milliarden aktiv, 1 Million Token Kontext: Metas neues Modell läuft auf zwei Mac Studios statt im Rechenzentrum.
Kurz gesagt
Muse Spark Open ist Metas neues offenes Spitzenmodell: ein multimodales Mixture-of-Experts-Netz mit 816 Milliarden Parametern, 42 Milliarden davon pro Token aktiv, das sich frei herunterladen und laut The Decoder auf zwei Mac Studios mit je 512 GB betreiben lässt.
Auf einen Blick
- 816 Milliarden Parameter insgesamt, 42 Milliarden pro Token aktiv; 62 Layer, 256 Experten je MoE-Schicht, 8 davon pro Token.
- Kontextfenster bis 1 Million Token; Eingaben als Text, Bild, Audio und Video, Ausgabe nur als Text.
- BF16-Checkpoint rund 1,5 TB; der KV-Cache für 1 Million Token belegt 266 GB. NVFP4-Variante läuft auf einem B200-Knoten.
- Lokal laut The Decoder auf zwei Mac Studios mit je 512 GB; auf einem M3 Ultra 18 Token/s über llama.cpp bei 2 Bit.
- Gewichte frei, Hinweis "Built with Muse Spark Open" Pflicht; API-Anbieter über 20 Millionen US-Dollar Umsatz brauchen einen eigenen Vertrag.
Meta hat am 15.10.2026 Muse Spark Open veröffentlicht: ein multimodales Mixture-of-Experts-Modell mit 816 Milliarden Parametern, von denen pro Token nur 42 Milliarden aktiv werden – und dessen Gewichte frei herunterladbar sind.
Was in dem Modell steckt
Laut Modellkarte auf Hugging Face verteilt Muse Spark Open 62 Layer bei einer Hidden-Dimension von 8192. Jede MoE-Schicht hält 256 Experten, acht davon werden pro Token ausgewählt. Die Aufmerksamkeit arbeitet mit 128 Query-Heads und 16 Key-Value-Heads in Grouped-Query Attention.
Das Kontextfenster reicht bis 1 Million Token. Eingaben nimmt das Modell als Text, Bild, Audio und Video an, ausgegeben wird ausschließlich Text.
Der eigentliche Bruch liegt in der Hardware
Der BF16-Checkpoint wiegt rund 1,5 TB. Für den Betrieb in BF16 nennt Meta vier Knoten mit je 8 H200-GPUs, die NVFP4-Variante mit 4 Bit läuft auf einem einzelnen B200-Knoten. Allein der KV-Cache für die volle Million Token belegt in BF16 266 GB.
Interessanter ist die andere Richtung. TechCrunch berichtet, dass Meta das Modell auf Apple Silicon zugeschnitten hat und rund 1 Terabyte Arbeitsspeicher als Untergrenze angibt; bei The Decoder sind das zwei Mac Studios mit je 512 GB Unified Memory.
Die Messwerte in Metas eigenem Blogbeitrag stammen dagegen von einem M3 Ultra: 18 Token pro Sekunde über llama.cpp bei 2-Bit-Quantisierung, 21 Token pro Sekunde Generierung und etwa 225 Token pro Sekunde Prefill über MLX. Vergleichbare Zahlen für den von TechCrunch genannten M5 Ultra liegen uns nicht vor – diese Lücke sollte man beim Lesen der Marketingaussage mitdenken.
Wo das Modell stark ist, und wo nicht
Meta reklamiert die Spitze in den Kategorien Agentic, Knowledge & Reasoning sowie Multimodal. Bei Coding-Benchmarks liegt das Modell dagegen hinter einem Teil der Konkurrenz. In den Vergleichen JobBench, MCP-Atlas, HLE-Diamond und ZeroBench schlägt es laut The Decoder Qwen 3.8, GLM 5.3 und Kimi K3, bleibt aber unter Metas kostenpflichtigen Muse-Wonder-Full-Modellen.
Gegenüber TechCrunch bezeichnet Meta Muse Spark Open als das leistungsfähigste Open-Weight-Modell der USA. Diese Formulierung grenzt selbst ein, worum das Rennen geht: die stärksten offenen Gewichte kamen zuletzt aus China.
Eine Lizenz mit Umsatzschwelle
Die Nutzung ist The Decoder zufolge kostenlos, verlangt aber den Hinweis "Built with Muse Spark Open". Kommerzielle API-Anbieter mit mehr als 20 Millionen US-Dollar Jahresumsatz brauchen eine eigene Vereinbarung mit Meta.
Den Lizenztext selbst konnten wir in der von uns gelesenen Hugging-Face-Fassung nicht einsehen. Die Angaben zu Label-Pflicht und Umsatzschwelle stützen sich daher allein auf The Decoder.
Für wen das praktisch wird
Meta stellt das Modell neben das eigene Coding-Terminal Muse Code und zeigt es bei Bugfixes, Feature-Arbeit und kompletten Software-Builds. TechCrunch beschreibt außerdem einen Test, in dem das Modell Material in DaVinci Resolve durchsieht und zuschneidet.
Für Feintuning unterstützt Muse Spark Open LoRA über TRL; ein Beispiellauf über 500 Schritte auf 64 H100-GPUs dauerte rund zwei Stunden bei 8.000 Token pro Sekunde. Die Inferenz läuft über Transformers, llama.cpp, SGLang, vLLM und MLX.
Wer kein Rechenzentrum hat, zahlt den Preis in Geschwindigkeit: 18 bis 21 Token pro Sekunde sind Lesetempo, nicht Agententempo.
Häufige Fragen
Wie viele Parameter hat Muse Spark Open?
816 Milliarden Parameter insgesamt. Weil es ein Mixture-of-Experts-Modell ist, sind pro Token nur 42 Milliarden aktiv – acht von 256 Experten je MoE-Schicht.
Welche Hardware braucht Muse Spark Open lokal?
TechCrunch nennt rund 1 Terabyte Arbeitsspeicher als Untergrenze, The Decoder konkret zwei Mac Studios mit je 512 GB. Im Rechenzentrum nennt Meta vier Knoten mit je 8 H200-GPUs für BF16 oder einen B200-Knoten für NVFP4.
Ist Muse Spark Open kommerziell nutzbar?
Laut The Decoder ja und kostenlos, mit Pflichthinweis "Built with Muse Spark Open". API-Anbieter mit über 20 Millionen US-Dollar Jahresumsatz müssen eine separate Vereinbarung mit Meta schließen. Den Lizenztext selbst haben wir nicht geprüft.
