Meta, Muse Spark Open'ı yayınladı: iki Mac Studio'da çalışabilen 816 milyar parametreli açık ağırlıklı model

Meta, şirket tarafından ABD'den çıkan en yetenekli açık ağırlıklı model olarak nitelendirilen, doğası gereği çok modlu (multimodal) ve toplam 816 milyar parametreye sahip Muse Spark Open'ın indirilebilir ağırlıklarını yayınladı. 15 Ekim 2026'da Hacker News ana sayfasına çıkan blog yazısıyla yapılan duyuru, olağandışı bir donanım iddiasını da beraberinde getiriyor: Bu sınıfın masaüstünde, iki Apple M5 Ultra Mac Studio kullanarak çalıştırılabilen ilk modeli olması.

Meta'nın sunduğu şey

Blog yazısına göre Muse Spark Open, 42 milyarı aktif olmak üzere toplam 816 milyar parametreye, 1 milyon token'lık bir bağlam penceresine ve doğal çok modluluğa (multimodalite) sahip. Model, kodlama ve ajan tabanlı (agentic) iş yüklerini hedefliyor; Meta, uzun süre çalışan görevler, karmaşık yazılım mühendisliği ve çok adımlı akıl yürütmeyi güçlü yönleri olarak öne çıkarıyor. Şirket, bu iddiaların nasıl test edildiğine dair ayrıntılar için ayrı bir değerlendirme metodolojisi raporuna işaret ediyor.

Masada bir frontier sınıfı model

Öne çıkan teknik hüner yerel çalıştırma. Apple'ın MLX framework'ünü kullanarak Meta, modeli M5 Ultra çipi üzerine inşa edilen Mac Studio makineleri için optimize etti. Apple'ın unified memory mimarisi, her makinede tümleşik GPU'nun 512 GB'a kadar belleğe erişmesine izin verdiği için, iki Mac Studio modelin tamamını aralarında barındırabiliyor ve her çipin 1,2 TB/sn bellek bant genişliği, her token için gereken ağ parçasını akıtmaya yetecek kadar hızlı. Meta'nın çerçevesi, bu ikilinin terabayt düzeyinde unified memory'e sahip tek bir sistem gibi davrandığı yönünde.

Kurulumu göstermek için Meta, modelin güçlendirdiği kodlama aracı Muse Code'ı kullanarak ajan tabanlı iş akışlarını tamamen cihaz üzerinde çalıştırdı. Örnekler arasında iOS için açık kaynaklı bir Mastodon istemcisi olan Ice Cubes'e gerçek değişiklikler gönderme — hata düzeltmeleri, yeni özellikler ve tam bir build — ve DaVinci Resolve'u uçtan uca yönetme yer aldı; model, görüntü kaydını kare kare inceleyerek en güçlü anları seçip dikey olarak kırpdı.

Erişilebilirlik ve araçlar

Hosted inference; Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter ve Together AI üzerinden sunuluyor. Ağırlıkların kendisi ise Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden ve Microsoft Foundry Models üzerinden indirilebiliyor.

Meta, SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp ve Unsloth genelinde destek sunduğunu listeliyor; AMD, Apple, Intel ve NVIDIA çipleri için optimizasyonlar mevcut. Sürüm ayrıca SGLang içinde özel, otomatik ayarlanabilir Helion GPU kernel'ları ile geliyor; Meta'ya göre bunlar NVIDIA ve AMD GPU'larında kernel düzeyinde 1,03× ile 3,95× arası hızlanma ve AMD'nin MI350'sinde uçtan uca %3 hızlanma sağlıyor. PyTorch ile daha fazla özelleştirme yapılabiliyor ve modeli ayarlamak için TorchTitan mevcut.

Güvenlik ve lisanslama

Meta, açık ağırlıkların kendi risklerini taşıdığını kabul ediyor ve bu nedenle Muse Spark Open'ın ek güvenlik post-training aldığını söylüyor. Model, en ciddi risk kategorilerini kapsayan şirketin Superintelligence Scaling Framework'ü altında değerlendirildi ve yayınlama için gereken eşikleri karşıladı. Model kartı şu anda mevcut ve tam değerlendirme raporunun yakında yayınlanacağı sözü verildi.

Ağırlıklar, sınırlı ticari koşullar içeren Muse Model License altında yayınlanıyor. Meta, birçok geliştiricinin modeli ücretsiz kullanabileceğini söylüyor, ancak koşullar Apache ya da MIT tarzı tamamen serbest bir lisans değil.

Neden önemli

Bu sürümü kayda değer kılan iki şey var. Birincisi, açık ağırlık sınırını ileri taşıyor: 1 milyon token'lık bağlam penceresine sahip 816 milyar parametreli çok modlu bir model, indirilebilir dosyalar olarak dağıtılmak üzere ciddi bir yetenek parçası ve "en yetenekli" iddiası — Meta'nın kendi iddiası — hızlı bağımsız benchmark'ları davet edecek. İkincisi, masaüstü hikâyesi demodan öte önemli: Eğer iki Mac Studio'lık bir kurulum gerçekten bu boyutta bir modeli sunabiliyorsa, bulutta barındırılan frontier modeller ile bireylerin evde çalıştırabilecekleri arasındaki boşluğu daraltıyor; bu da gizlilik, maliyet ve satıcıya bağımlılık açısından sonuçlar doğuruyor. Kısıtlayıcı lisans ve şu ana kadarki her yetenek iddiasının yalnızca Meta'nın kendisinden gelmesi, üçüncü taraf testler geldikçe izlenmesi gereken uyarılar.