Meta✴ объявила о выпуске Muse Spark Open — модели искусственного интеллекта с открытыми весами, которую называют самой мощной в своём классе на территории США. По заявлению разработчика, Spark Open имеет сомкнутый базовый объём параметров около 816 миллиардов и ориентирован на сложные задачи, включая программирование и управление ИИ‑агентами в автономном режиме; при этом модель мультимодальна и поддерживает работу с профессиональным ПО, например DaVinci Resolve. Источник связи заявляет, что Spark Open превосходит по производительности другие открытые модели в рамках аналогичного класса.

Особенность проекта заключается в том, что Muse Spark Open рассчитана на локальный запуск на компьютерах Apple. Для минимальной работоспособности требуется огромный объём системной памяти — не менее 1 терабайта оперативной памяти. Разработчик отмечает, что наилучшую производительность обеспечивает связка двух Mac Studio с чипами M5 Ultra, образующая кластер для обработки задач. В условиях достаточных ресурсов Spark Open может выступать инструментом для программирования и автоматизации рабочих процессов, и, как говорят в Meta✴, уже применялся в связке с собственным решением Muse Code.

По примечаниям разработчика, модель умеет работать с кодом и мониторингом материалов: в примере упоминается внедрение изменений в клиент Mastodon — устранение ошибок, добавление функций и сборка приложения. В рамках демонстраций Muse Spark Open также была совместно использована с проектами по обработке видео, включая просмотр отснятого материала и обрезку в DaVinci Resolve. Преимущества открытых весов, по сравнению с закрытыми аналогами, заключаются в потенциальной экономичности и большей прозрачности, что подчёркивают представители Meta✴.

Официальные сведения дополняют, что Spark Open уже доступна через несколько API‑платформ и может стать важной платформой для разработки ИИ‑агентов и локального ускорения рабочих процессов на macOS, хотя для реализации требуются значительные аппаратные ресурсы и настройка кластера. В материале подчёркивается, что связь с Muse Code позволила продемонстрировать практическую применимость и внести конкретные улучшения в сторонние сервисы.