Meta, 816 milyar parametreli Muse Spark Open modelinin ağırlıklarını yayımladı

Meta, kodlama ve yapay zekâ ajanı görevleri için geliştirdiği Muse Spark Open modelinin ağırlıklarını 15 Ekim'de kamuya açtı. Şirket modeli, ABD'de geliştirilmiş en yetenekli açık ağırlıklı model olarak tanımlıyor. Model, ağustos ayında tanıtılan Muse Spark ailesinin bir parçası ve Muse Spark 1.3 ile aynı temel modeli paylaşıyor.

Teknik özellikler

Muse Spark Open, uzmanlar karışımı (MoE) mimarisine sahip; toplam 816 milyar parametre içeriyor ancak her token için bunların 42 milyarını kullanıyor. 1 milyon token'lık bağlam penceresi, büyük kod tabanlarının parçalara bölünmeden tek seferde işlenebilmesine olanak tanıyor. Model metin, görsel, ses ve video girdilerini anlayabiliyor; çıktıyı ise metin olarak üretiyor. PyTorch blogunda yer alan açıklamaya göre açık sürüm, sistem düzeyindeki koruma katmanları olmadan da kötüye kullanıma karşı daha dayanıklı olması için ek bir güvenlik eğitiminden geçirildi.

Meta, modelin masaüstünde nasıl çalıştırılabileceğini de gösterdi. Apple'ın MLX çerçevesi kullanılarak birbirine bağlanan iki adet M5 Ultra Mac Studio, toplamda yaklaşık bir terabaytlık birleşik bellekle modeli yerel olarak çalıştırabiliyor. Meta bu düzenekle açık kaynaklı Mastodon istemcisi Ice Cubes'ta hata düzeltme ve DaVinci Resolve'da video kırpma gibi ajan görevlerini denediğini açıkladı. Hugging Face model kartına göre sıkıştırılmış NVFP4 sürümü için bile yaklaşık 700 GB bellek gerekiyor.

Nereden erişilebilir?

Model ağırlıkları Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden ve Microsoft Foundry Models üzerinden indirilebiliyor. Doğrudan barındırma istemeyenler için Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter ve Together AI gibi servisler API erişimi sunuyor. SGLang, vLLM, llama.cpp ve MLX gibi yaygın çıkarım araçları da destekleniyor. Meta ayrıca modelle birlikte PyTorch tabanlı Helion çekirdeklerini yayımladı; şirket bunların NVIDIA ve AMD GPU'larda çekirdek düzeyinde 1,03 ile 3,95 kat arasında hız artışı sağladığını belirtiyor. İnce ayar yapmak isteyenler için TorchTitan desteği de hazır. Lisans tarafında ise önemli bir ayrıntı var: Model, standart bir açık kaynak lisansıyla değil, sınırlı ticari koşullar içeren Muse Model License ile dağıtılıyor.

Türkiye'deki geliştiriciler ve araştırma ekipleri için bu tür açık ağırlıklı modeller, verinin kurum içinde kalması gereken projelerde bulut API'lerine alternatif oluşturuyor. Yine de donanım gereksinimi, modelin çoğu kullanıcı için yerelde değil, bulut sağlayıcıları aracılığıyla kullanılacağını gösteriyor.

Kaynak: Meta, PyTorch, Hugging Face