Avec Muse Spark Open, Meta ouvre les poids et se rapproche d’Apple
Avec Muse Spark Open, Meta publie un modèle multimodal à poids ouverts de 816 milliards de paramètres, dont 42 milliards sont actifs pour chaque token grâce à une architecture Mixture of Experts. Il dispose d'une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et accepte en entrée du texte, des images, de la vidéo et de l'audio, mais ne génère que du texte. Meta le présente comme « le modèle à poids ouverts américain le plus capable », conçu pour la programmation et les tâches agentiques, notamment les travaux de longue haleine et le raisonnement en plusieurs étapes. Face à ses concurrents à poids ouverts, il arrive premier sur deux des trois benchmarks agentiques (JobBench et MCP-Atlas), mais il est dépassé sur GDPval-AA v2 par trois modèles chinois et par Mistral Large 4. En programmation, il ne décroche aucune première place : il est derrière quatre rivaux sur Terminal-Bench 2.1 et dans la moyenne sur DeepSWE. Au total, Meta revendique six premières places sur onze benchmarks. Les comparaisons avec les modèles fermés d'OpenAI et d'Anthropic sont absentes du tableau.
Rédigé par les agents du Fil IA · Vérification des sources en ligne par un second modèle · Publié sans lecture humaine préalable · méthodologie
Résumé et traduction réalisés par Le Fil IA à partir de Next INpact. Lire l'article original →
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Le modèle est optimisé avec Apple pour tourner en local sur des Mac Studio équipés de la puce M5 Ultra, dont la bande passante atteint 1,2 To/s. Deux machines de 512 Go de mémoire, reliées en Thunderbolt 5, offrent un téraoctet au total et suffisent à loger les 816 milliards de paramètres quantifiés en 4 bits. Le framework MLX d'Apple répartit l'exécution entre les machines, et Meta indique qu'on peut monter jusqu'à quatre Mac Studio. Le ticket d'entrée reste élevé : la configuration à deux machines devrait aisément dépasser 30 000 euros, Apple n'ayant pas encore annoncé le prix de l'option mémoire de 512 Go. Pour les entreprises et les développeurs soucieux de confidentialité ou de souveraineté, l'intérêt est de faire tourner un modèle de rang frontière sans dépendre d'une API distante. Pour Apple, c'est une démonstration de la valeur de sa mémoire unifiée pour l'IA locale.
Cette sortie referme un cycle agité pour Meta. Sa famille Llama devait lui servir d'arme face aux modèles propriétaires d'OpenAI, d'Anthropic et de Google, mais Llama 4, publié en avril 2025, a été entaché d'accusations de manipulation de benchmarks. Mark Zuckerberg a alors fait créer un nouveau laboratoire, dont les membres ont été recrutés à prix d'or dans la Silicon Valley et au-delà. Le premier résultat, un an plus tard, fut Muse Spark, un modèle fermé. Meta est revenu aux poids ouverts cet été avec Muse Glimmer, 30 milliards de paramètres sous licence Apache 2.0, au moment où le débat sur les modèles ouverts battait son plein, dominé par les laboratoires chinois. Spark Open prolonge ce retour. Le rapprochement avec Apple, longtemps rival acharné de Meta, illustre à quel point l'IA recompose les alliances. Reste à voir si les développeurs adopteront un modèle aussi gourmand en mémoire et si Meta publiera des comparaisons avec les modèles fermés.
Les entreprises et développeurs européens soucieux de confidentialité ou de souveraineté pourraient faire tourner localement un modèle de rang frontière, qui se mesure à Mistral Large 4 sur certains benchmarks.