Meta oddaje otwarte wagi największego modelu, ale niezależny pomiar studzi deklarację o prowadzeniu
Meta Superintelligence Labs udostępniła wczoraj wagi modelu Muse Spark Open, który sam producent opisuje jako najbardziej zdolny amerykański model otwarty, jaki dotąd powstał. Jest to model typu mieszanki ekspertów o ośmiuset szesnastu miliardach parametrów, z których czterdzieści dwa miliardy pracują przy każdym tokenie, z oknem kontekstu do miliona tokenów. Przyjmuje tekst, obrazy, wideo i dźwięk, natomiast zwraca wyłącznie tekst, co warto odnotować, bo to nie jest generator obrazu ani mowy. Wagi trafiły na Hugging Face w wersji pełnej precyzji, liczącej około ośmiuset dwudziestu dwóch gigabajtów, oraz w wersji skwantyzowanej do czterech bitów, o połowę mniejszej. Premierę szeroko opisują portal VentureBeat i serwis AlphaSignal, a sam producent potwierdził parametry w karcie modelu.
Źródło: venturebeat, alphasignal
Rzecz w tym, że wielkość nie przekłada się tu na prowadzenie w rankingu. Meta podaje w karcie modelu wynik trzydziestu dziewięciu punktów w indeksie inteligencji niezależnego serwisu Artificial Analysis, przy najwyższym ustawieniu rozumowania. To wynik wyraźnie powyżej średniej dla modeli otwartych tej klasy, gdzie mediana wynosi dziewiętnaście, ale zarazem poniżej co najmniej sześciu chińskich modeli otwartych: Xiaomi MiMo-V2.6-Pro osiąga czterdzieści sześć, GLM-5.3 czterdzieści pięć, Kimi K3 czterdzieści cztery, a rodzina Qwen3.8 od czterdziestu do czterdziestu dwóch. Zastrzeżenie w nagłówku deklaracji Meta okazuje się więc nośne: przewaga dotyczy modeli rozwijanych w Stanach Zjednoczonych, a nie wszystkich dostępnych publicznie. W tej samej tabeli konkurenci amerykańscy wypadają znacznie słabiej, bo model Inkling ma dwadzieścia sześć punktów, a Nemotron 3 Ultra firmy NVIDIA dwadzieścia trzy.
Źródło: artificial-analysis
Druga warstwa dotyczy tego, co model robi dobrze, a co nie. Według własnej tabeli Meta model prowadzi w testach narzędziowych JobBench i MCP-Atlas, ale przegrywa z Kimi K3 i GLM 5.3 w zadaniach programistycznych w terminalu, w rozszerzonym inżynierskim rozwiązywaniu zadań oraz w ewaluacji pracy zawodowej GDPVal. Trzecia warstwa to koszt, i tu obraz wygląda mniej korzystnie, niż sugerowałaby nazwa. Artificial Analysis opisuje Muse Spark Open jako model z czołówki inteligencji, lecz szczególnie drogi na tle innych modeli otwartych o podobnym rozmiarze: mediana ceny wejścia w tej klasie to czterdzieści trzy centy za milion tokenów, a ten model zaczyna się od dolara i dwudziestu pięciu centów, przy czterech i dwudziestu pięciu centach za wyjście. Jeden z partnerów, Together AI, potwierdza te stawki dla dostępu serwerowego, a koszt pojedynczego zadania w indeksie wynosi około osiemdziesięciu czterech centów. Producent nie podał jednolitej ceny dla wszystkich dostawców.
Źródło: artificial-analysis
Osobno warto przyjrzeć się licencji, bo to ona rozstrzyga o zastosowaniu komercyjnym. Model nie jest objęty standardową licencją otwartoźródłową, lecz tak zwaną licencją Muse Model License, która pozwala uruchamiać, modyfikować i redystrybuować wagi, ale nakłada warunek na firmy świadczące usługi modeli jako usługi: gdy licencjobiorca i jego spółki powiązane przekroczą dwadzieścia milionów dolarów przychodu w dowolnych dwunastu kolejnych miesiącach, potrzebne jest zgłoszenie do Meta i odrębna umowa. Zastrzeżenie dotyczy jednak wyłącznie działalności polegającej na udostępnianiu modeli, a nie wdrożeń wewnętrznych ani produktów, które same nie są usługą modelową. Dodatkowo brama pobierania na Hugging Face prosi o pełne imię i nazwisko oraz datę urodzenia, co jest wymogiem ostrzejszym niż domyślny i w tym wątku nowym, choć precedensy istnieją przy wcześniejszych modelach Meta.
Trzeba wreszcie powiedzieć, na jakim tle ten ruch się dokonuje. Jak przypomina VentureBeat, w marcu ubiegłego roku chińskie modele odpowiadały za czterdzieści jeden procent pobrań na Hugging Face, wyprzedzając amerykańskie, a we wrześniu platforma OpenRouter podała, że modele otwarte obsłużyły sześćdziesiąt procent wolumenu tokenów z żądań kierowanych ze Stanów Zjednoczonych, przy czym większość ruchu w modelach otwartych dostarczyły laboratoria chińskie. Autor newslettera Interconnects Nathan Lambert napisał w serwisie X, że czekał długo na to, by amerykańskie modele otwarte znów były istotne, i dodał, że wciąż jest jeszcze praca do wykonania. To zdanie dobrze streszcza realny wymiar wczorajszej premiery: Meta wypełniła lukę w segmencie, w którym Ameryka oddawała pole, ale nie odebrała prowadzenia w pomiarze.
Źródło: venturebeat