أصدرت Meta نموذج Muse Spark Open مفتوح الأوزان بحجم 816B (42B نشط)، والذي سجل 39 على مؤشر Artificial Analysis Intelligence Index، ليصبح نموذج الأوزان المفتوحة الأمريكي رقم 1
سجل Muse Spark Open (xhigh) 22 نقطة فوق Muse Glimmer (high، 17)، نموذج Meta كثيف الأوزان المفتوحة بحجم 30B الصادر في أغسطس. وهو كذلك متقدم على Nemotron 3.5 Super VL من NVIDIA (26)، ثاني أعلى نموذج أمريكي مفتوح الأوزان تسجيلاً، والذي أُطلق اليوم
شاركت @AIatMeta معنا إمكانية الوصول قبل الإطلاق العام لأغراض القياس المعياري. مبروك لـ @AIatMeta و @finkd و @alexandr_wang على الإطلاق!
أبرز النقاط:
➤ أوزان مفتوحة بمستوى النموذج الرئيسي لشركة Meta من أغسطس. سجل Muse Spark Open ضمن نقطة واحدة من Muse Spark 1.2 (xhigh، 40). وهو أقوى على AutomationBench-AA وله معدل هلوسة أقل، لكنه أضعف على دقة GDPval-AA v2.1 وCritPt وAA-Omniscience. ضمن تشكيلة Meta الحالية، يقع بعد Muse Wonder (max، 52) بـ 13 نقطة وبعد Muse Wonder Full (max، 56) بـ 17 نقطة
➤ كفاءة في استهلاك الرموز (tokens)، بتكلفة معتدلة لكل مهمة. يستخدم Muse Spark Open 40k من رموز الإخراج لكل مهمة في Intelligence Index، وهو الأقل بين النماذج التسعة الأعلى تسجيلاً من بين نماذج الأوزان المفتوحة: مثلاً أقل بنسبة 16% من Muse Spark 1.2 (xhigh، 48k) وبنسبة 43% من GLM-5.3 (max، 71k)، أقرب منافسه الصيني من حيث الحجم. تتيحه Together AI وFireworks وBaseten عند الإطلاق بسعر $1.25/$4.25 لكل 1M رمز إدخال/إخراج ($0.15 للإدخال المخزن مؤقتاً). بهذا التسعير تبلغ تكلفته $0.84 لكل مهمة في Intelligence Index. وهذا أقل من Muse Spark 1.2 ($0.97) بنفس الأسعار لكل رمز، وأقل من نصف GLM-5.3 (max، $2.01)، لكنه يعادل حوالي ثلاثة أضعاف DeepSeek V4.1 Flash (max، $0.27)
➤ نقطة ضعف نسبية في العمل الوكيلي (agentic) مقارنة برواد الأوزان المفتوحة الصينيين. بين النماذج التسعة الأعلى تسجيلاً من نماذج الأوزان المفتوحة، يحتل Muse Spark Open المرتبة الأخيرة على التقييمات الوكيلية الأربعة في المؤشر، لكنه رابع على الستة الأخرى مجتمعة، وهو يتصدر جميع نماذج الأوزان المفتوحة على AA-Omniscience (25). ويُعزى كامل فارق GLM-5.3 (max) البالغ 6 نقاط، أقرب نموذج صيني من حيث الحجم، إلى التقييمات الوكيلية
➤ قابل للاستضافة الذاتية على عقدة واحدة، أو جهازي Mac Studio. أوزان BF16 تبلغ حوالي 1.6TB. نقطة فحص NVFP4 من Meta تقوم بترقيم 256 خبيراً فقط، مما يخفض حجم الأوزان إلى حوالي 530GB. تقول Meta إن هذا يعمل على أربع وحدات Blackwell Ultra GPU أو ثماني وحدات H200، أو على جهازي Mac Studio من طراز M5 Ultra بسعة 512GB باستخدام MLX. تستخدم البنية 62 طبقة مع انتباه grouped-query (16 رأس KV)، و8 من 256 خبيراً نشطة لكل رمز، ومشفّر إدراك Perception Encoder بمعامل 1.8B للرؤية
تفاصيل أخرى عن النموذج:
➤ المعاملات: 816B إجمالاً، 42B نشطة (MoE)
➤ نافذة السياق: مليون (1M) رمز
➤ الترخيص: Muse Model License، ترخيص مخصص يتطلب الإسناد "Built with Muse Spark Open" واتفاقية منفصلة مع Meta لأعمال Model-as-a-Service التي تتجاوز إيراداتها السنوية 20M دولار
➤ وسائط الإدخال: النص والصورة والفيديو والصوت. الإخراج: نص
➤ التوفر: الأوزان على Hugging Face (BF16 وNVFP4)، مع وصول عبر واجهة برمجة التطبيقات من خلال Baseten وFireworks AI وGroq وModal وNebius وOpenRouter وTogether AI
