Muse Spark Open: có chạy được model open-weight của Meta, và cả Muse Code, trên máy mình không?
Meta phát hành Muse Spark Open ngày 15 tháng 10: 816B tham số, một giấy phép riêng và yêu cầu phần cứng mà phần lớn developer không đáp ứng nổi. Giấy phép cho phép gì, cần gì để chạy, và Meta đã nói gì, chưa nói gì về việc chạy Muse Code trên nó.
Meta đã phát hành những gì
Ngày 15 tháng 10 năm 2026, Meta công bố weights của Muse Spark Open, một model open-weight cỡ lớn thuộc họ Muse Spark. Thông số chính:
- Kích thước: tổng cộng 816 tỷ tham số, 42 tỷ tham số active cho mỗi token (thiết kế mixture-of-experts).
- Ngữ cảnh: 1 triệu token.
- Input: văn bản, hình ảnh, video và âm thanh. Output: văn bản.
Đây là một kiểu phát hành khác hẳn Muse Glimmer, model mở 30B mà Meta tung ra ngày 10 tháng 8. Glimmer được thiết kế để chạy trên một GPU phổ thông duy nhất. Spark Open thì dành cho trung tâm dữ liệu hoặc một cụm workstation thực thụ.
Giấy phép, nói cho dễ hiểu
Spark Open đi kèm Muse Model License, một giấy phép riêng do Meta soạn. Đây không phải giấy phép mã nguồn mở được OSI công nhận, nên gọi là “open-weight” mới chính xác. Nói gọn:
- Bạn được phép chạy, chỉnh sửa, fine-tune, distill và phân phối lại model, miễn là tuân theo các điều kiện của giấy phép và chính sách sử dụng của Meta.
- Bạn phải ghi “Built with Muse Spark Open” trên các sản phẩm có dùng nó.
- Nếu bạn là một bên host model cỡ lớn — công ty có hơn $20 triệu doanh thu gộp trong 12 tháng từ việc cung cấp model này như một dịch vụ model-serving — bạn phải thông báo cho Meta và ký một thỏa thuận riêng.
- Output là của bạn. Meta không đòi quyền sở hữu với những gì model tạo ra.
Với phần lớn các team, điều khoản doanh thu sẽ không áp dụng. Các nhà cung cấp hosting và bên bán lại thì nên đọc kỹ toàn văn. Glimmer, ngược lại, dùng Apache 2.0, không có nhãn ghi công và không có ngưỡng doanh thu nào.
Thực sự cần phần cứng gì?
Rất nhiều. Hướng dẫn của Meta là khoảng 700 GB bộ nhớ accelerator ở độ chính xác NVFP4 và khoảng 2 TB ở BF16. 42B tham số active giúp chi phí tính toán cho mỗi token tương đối thấp, nhưng toàn bộ 816B tham số vẫn phải nằm trong bộ nhớ.
Bản demo của chính Meta dùng hai chiếc Mac Studio M5 Ultra — mỗi máy tối đa 512 GB bộ nhớ — chạy model bằng MLX. Đó là cấu hình dễ tiếp cận nhất mà Meta từng trình diễn, và vẫn cần tới hai cỗ máy đầu bảng. Spark Open không phải model cho laptop, và một GPU gaming cao cấp đơn lẻ cũng không chạy nổi.
Lấy ở đâu
- Weights: Hugging Face (phải xin quyền truy cập,
meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B), Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden và Microsoft Foundry. - Inference engine: SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Transformers, MLX, llama.cpp và Unsloth. Meta gợi ý TorchTitan để fine-tune.
- API được host sẵn: Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter và Together AI. Together niêm yết $1.25 input, $0.15 cached input và $4.25 output mỗi 1M token. Groq giới hạn ngữ cảnh ở 131K token thay vì đủ 1M.
Giá của Together bằng đúng giá Meta tính cho muse-spark-1.3 bản hosted. Nếu bạn chỉ cần truy cập theo token, open weights không giúp rẻ hơn. Chúng chỉ đáng giá khi bạn cần tự host, fine-tune, hoặc giữ dữ liệu trên phần cứng của riêng mình.
Điểm số ra sao?
Bảng số liệu lúc ra mắt của Meta, kèm lưu ý quen thuộc rằng đây là số do chính nhà cung cấp đưa ra:
| Benchmark | Muse Spark Open | Ghi chú từ bảng của Meta |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 76.4 | Kimi K3 dẫn đầu với 85.0 |
| MCP-Atlas | 89.2 | Dẫn đầu nhóm so sánh |
| JobBench | 61.8 | Dẫn đầu nhóm so sánh |
| Artificial Analysis Intelligence Index | 39 | Thấp hơn GLM-5.3 (45) và MiMo-V2.6-Pro (46) |
Spark Open có vẻ mạnh nhất ở khoản dùng tool và các task kiểu agent, còn ở các thước đo trí tuệ tổng thể thì yếu hơn những model mở tốt nhất của đối thủ. Để so sánh, VentureBeat chấm Spark 1.3 bản hosted 61 điểm trên cùng chỉ số này, như chúng tôi đã nhắc trong bài về Spark 1.3. Model mở không phải bản sao miễn phí của model chủ lực.
Có chạy Muse Code local trên nó được không?
Được một phần — theo lời Meta, nhưng chưa có hướng dẫn của Meta. Meta nói Muse Code chạy được trên Spark Open cho các workflow agent ngay trên thiết bị, với phần cứng Apple. Các demo cho thấy agent chỉnh sửa app Mastodon Ice Cubes và điều khiển DaVinci Resolve.
Thứ Meta chưa công bố là hướng dẫn từng bước: không có tài liệu cấu hình provider local nào chỉ cách trỏ Muse Code tới một endpoint Spark Open tự host. CLI 1.4.2 đã thêm cờ --provider và --model cho muse serve, nhưng Meta không ghi trong tài liệu rằng chúng là đường dẫn tới một server Spark Open local. Vì vậy:
- Muse Code chạy hoàn toàn offline là điều Meta đã demo, chứ chưa đưa vào tài liệu. Hãy chuẩn bị tinh thần thử nghiệm, và đừng lên kế hoạch triển khai cho cả team dựa trên nó lúc này.
- Phần cứng mới là giới hạn thật sự. Bản demo được công bố cần tới hai chiếc Mac Studio bộ nhớ lớn.
- Không đi kèm các model của gói đăng ký. Chạy local không cho bạn Muse Wonder hay Wonder Full; hai model đó chỉ có bản hosted.
Nếu có gì thay đổi, nó sẽ xuất hiện trong docs và changelog của chúng tôi.
Spark Open, Muse Glimmer hay Spark 1.3 bản hosted
| Muse Spark Open | Muse Glimmer | Muse Spark 1.3 (hosted) | |
|---|---|---|---|
| Phát hành | Ngày 15 tháng 10 năm 2026 | Ngày 10 tháng 8 năm 2026 | Ngày 2 tháng 9 năm 2026 |
| Kích thước | Tổng 816B, 42B active | 30B | — |
| Giấy phép | Muse Model License (riêng) | Apache 2.0 | Độc quyền, chỉ qua API và sản phẩm của Meta |
| Phần cứng | ~700 GB (NVFP4) đến ~2 TB (BF16) | Một GPU phổ thông, ~20 GB khi quantize | Không cần — Meta host |
| Ngữ cảnh | 1M token | — | 1M token |
| Giá | Phần cứng của bạn, hoặc $1.25 / $4.25 mỗi 1M trên Together AI | Phần cứng của bạn | $1.25 / $4.25 mỗi 1M (standard) |
| Muse Code | Meta nói chạy được trên phần cứng Apple; chưa có hướng dẫn cài đặt | Không có tài liệu cho Muse Code | Model mặc định |
Dành cho ai?
- Doanh nghiệp và phòng lab buộc phải giữ dữ liệu trên hạ tầng của mình, hoặc muốn fine-tune hay distill một model agentic cỡ lớn.
- Các nhà cung cấp inference — điều này giải thích danh sách dài các bên host ngay ngày ra mắt, và cả điều khoản doanh thu nhắm vào họ.
- Người sở hữu dàn máy Apple hoặc GPU cực lớn muốn thử nghiệm agent chạy local trước khi có tài liệu chính thức.
Với tất cả những người còn lại, lựa chọn thực tế vẫn như cũ: Spark 1.3 bản hosted qua Muse Code hoặc Meta Model API nếu bạn cần agent, và Glimmer nếu bạn muốn thứ gì đó chạy trên một GPU. Trang so sánh của chúng tôi cho thấy tất cả những lựa chọn này đứng ở đâu so với các agent đối thủ.