Meta rilascia Muse Spark Open: un modello aperto da 816 miliardi di parametri che gira su due Mac Studio

L’IA a pesi aperti cambia scala. Il 15 ottobre 2026 Meta ha pubblicato i pesi di Muse Spark Open, che definisce «il modello open-weight statunitense più capace finora». È un modello nativamente multimodale, pensato per la programmazione e gli agenti, e secondo Meta può girare su una scrivania, non solo in un data center.

I numeri

• ~816 miliardi di parametri in totale, ~42 miliardi attivi per token
• Architettura «mixture of experts»: 256 esperti per strato MoE, 8 selezionati per token, 62 strati (Hugging Face)
• Input: testo, immagini, audio e video; output: testo
• Finestra di contesto fino a 1 milione di token
• Pesi in BF16 (circa 1,5 TB) e in NVFP4, un formato a 4 bit per le GPU NVIDIA Blackwell

Meta lo ha addestrato per lavori software di lunga durata: leggere un codebase, scrivere e fare il debug del codice, chiamare strumenti. Poiché accetta anche immagini, audio e video, lo stesso modello può leggere uno screenshot, ascoltare una nota vocale o guardare una registrazione dello schermo mentre programma.

«A casa», ma con un grosso asterisco

Il punto di forza secondo Meta: Muse Spark Open è il primo modello della sua classe a girare su un computer desktop usando due Mac Studio M5 Ultra con l’ultima versione del framework MLX. Ogni macchina può assegnare alla GPU fino a 512 GB di memoria unificata, quindi la coppia si comporta come un unico computer con un terabyte di memoria.

I test di Hugging Face mostrano cosa significa nella pratica. Su un Mac M3 Ultra da 512 GB, una versione quantizzata a 2 bit con llama.cpp ha girato a circa 18 token/s occupando 304 GB, e una versione a 3 bit con MLX ha raggiunto circa 21 token/s con circa 344 GB. Anche la versione a 3 bit richiede più di 256 GB di RAM. Nel cloud, il checkpoint BF16 si distribuisce su quattro nodi da otto GPU H200; quello NVFP4 sta in un solo nodo B200.

Dove trovarlo

I pesi sono su Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden e Microsoft Foundry. Le API ospitate sono attive su Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI. Gira con SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Transformers, MLX, llama.cpp e Unsloth. La licenza è la Muse Model License, con condizioni commerciali limitate che, secondo Meta, permettono a molti sviluppatori di usarlo gratis. Una particolarità: il ragionamento non si può disattivare, solo regolare da «low» a «xhigh».

Secondo Reuters, arriva dopo Muse Glimmer, un modello aperto più piccolo rilasciato da Meta ad agosto.

Il parere di Rocks

Per un Raspberry Pi con Home Assistant non sarà il tuo prossimo assistente vocale locale: servono centinaia di gigabyte di memoria solo per caricarlo. Ma è un passo importante per l’IA locale. Un modello di frontiera che si può scaricare, quantizzare e ospitare sul proprio hardware, o noleggiare a ore, è una vera alternativa alle API chiuse. Le prestazioni dichiarate sono quelle di Meta: aspettiamo benchmark indipendenti. Per la casa connessa, il più piccolo Muse Glimmer resta l’opzione più realistica.