Meta presenta Muse Spark Open: il modello IA da 816 miliardi di parametri

Meta amplia la propria strategia nel campo dell’intelligenza artificiale con Muse Spark Open, un nuovo modello open-weight progettato per affrontare attività complesse di programmazione, ragionamento e automazione. Annunciato il 15 ottobre 2026, viene presentato dall’azienda come il modello open-weight statunitense più performante fino a oggi. Per gli sviluppatori e gli appassionati dell’ecosistema Apple, la novità più interessante riguarda la possibilità di eseguirlo localmente grazie alle ottimizzazioni per MLX, il framework open source di Apple, utilizzando due Mac Studio con chip M5 Ultra.

Non si tratta solamente di un modello da utilizzare attraverso un servizio online, quindi, ma di un progetto che punta a rendere accessibili strumenti IA avanzati anche su hardware desktop, mantenendo l’elaborazione direttamente sulle macchine degli utenti. Ovviamente, i requisiti hardware sono tutt’altro che alla portata di tutti, ma l’iniziativa mostra come stiano evolvendo le possibilità di eseguire modelli di grandi dimensioni al di fuori dei tradizionali data center.

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Muse Spark Open punta su 816 miliardi di parametri e sull’esecuzione locale

Stando a quanto comunicato da Meta, Muse Spark Open è un modello nativamente multimodale con 816 miliardi di parametri complessivi, di cui 42 miliardi attivi, e una finestra di contesto da un milione di token; è stato sviluppato per affrontare attività particolarmente prolungate nel tempo, con particolare attenzione all’ingegneria del software, alla programmazione e al ragionamento su più passaggi.

La definizione open-weight indica che Meta mette a disposizione i pesi del modello, consentendo agli sviluppatori di scaricarli, eseguire il sistema su infrastrutture compatibili e personalizzarlo in base alle proprie esigenze. Non significa, tuttavia, che il modello sia completamente open source senza restrizioni: la distribuzione avviene attraverso la Muse Model License, che prevede termini commerciali specifici.

Uno degli aspetti più interessanti riguarda proprio l’esecuzione su Mac. Meta ha lavorato con l’ultima versione di MLX, il framework sviluppato da Apple per l’apprendimento automatico e ottimizzato per sfruttare l’architettura di memoria unificata dei suoi chip. Secondo l’azienda, due Mac Studio equipaggiati con M5 Ultra possono ospitare insieme l’intero modello, grazie alla disponibilità di un massimo di 512 GB di memoria unificata per macchina e una larghezza di banda dichiarata di 1,2 TB/s. La configurazione mette quindi a disposizione fino a un terabyte di memoria unificata complessiva, trasformando le due workstation in una piattaforma per eseguire Muse Spark Open direttamente in locale.

Meta ha inoltre descritto alcuni test pratici eseguiti interamente sul dispositivo attraverso Muse Code. Tra gli esempi figurano modifiche concrete a Ice Cubes, un client open source per Mastodon, con correzioni di bug, nuove funzionalità e compilazioni complete. Un altro esperimento ha riguardato Da Vinci Resolve: il modello ha analizzato un filmato fotogramma per fotogramma per individuare i momenti più significativi e ricavarne ritagli verticali.

Disponibilità, prestazioni e collaborazione con Apple

Muse Spark Open è già disponibile attraverso diversi provider di infrastrutture IA, tra cui Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI. I pesi possono essere scaricati anche attraverso Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugginf Face e Microsoft Foundry Models.

Il modello è compatibile con diversi motori di inferenza, tra cui SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp e Unsloth. Meta segnala inoltre ottimizzazioni per hardware AMD, Apple, Intel e NVIDIA, mentre gli sviluppatori possono intervenire ulteriormente sul modello utilizzando PyTorch e TorchTitan.

L’azienda ha lavorato anche su kernel GPU Helion personalizzati e auto-ottimizzati per SGLang, dichiarando accelerazioni a livello di kernel comprese tra 1,03 e 3,95 volte sulle GPU NVIDIA e AMD, oltre a un miglioramento del 3% nelle prestazioni end-to-end su AMD MI350. Per quanto riguarda le valutazioni comparative, Meta ha pubblicato una scheda di benchmark e un documento dedicato alla metodologia utilizzata, mentre un rapporto di valutazione completo è stato annunciato come in arrivo.

Sul fronte della sicurezza, il modello integra ulteriori misure applicate dopo l’addestramento. Meta sostiene che Muse Spark Open abbia superato le soglie previste dal proprio Superintelligence Scaling Framework per il rilascio, rimandando alla scheda del modello per i risultati dettagliati. La licenza, come anticipato, consente a molti sviluppatori di utilizzare gratuitamente il modello, pur mantenendo alcune limitazioni per gli impegni commerciali.

L’annuncio assume inoltre un significato particolare per i rapporti tra Meta e Apple, storicamente caratterizzati da tensioni. In un’intervista ad Axios, Alexander Wang, responsabile di Meta AI, ha raccontato che le due aziende collaborano da diversi mesi e ha attribuito un ruolo importante a Daniel Gross, ex dirigente Apple, nel favorire il ravvicinamento.

Apple ha accompagnato la novità con un approfondimento sul proprio sito dedicato alla ricerca nell’apprendimento automatico, evidenziando le possibilità offerte da MLX per sperimentare localmente con nuovi modelli e metodi in un ambiente privato.

Muse Spark Open rappresenta quindi un passo interessante sia per Meta, che amplia la disponibilità dei propri modelli, sia per gli sviluppatori che vogliono sperimentare con l’IA in locale. Resta da capire quanto queste prestazioni si tradurranno in vantaggi concreti nei diversi scenari d’uso, soprattutto considerando i requisiti hardware necessari per eseguire il modello completo.