Le 15 octobre 2026, Meta a publié le modèle d'IA « Muse Spark Open ». L'entreprise distribue les poids (les données du modèle entraîné) de « Muse Spark », le modèle qu'elle utilise dans ses propres services depuis avril 2026, afin que chacun puisse le télécharger et le faire tourner dans son propre environnement. Meta le présente comme un modèle destiné à la programmation et aux usages « agentiques », où l'IA fait avancer le travail de façon autonome en utilisant des outils.
Muse Spark Open, c'est quoi
Muse Spark est le modèle que Meta utilise dans ses services depuis avril 2026. Il est distinct de « Muse Wonder », le modèle haut de gamme non ouvert que l'entreprise a annoncé le 12 octobre. Selon Meta, Muse Spark Open s'appuie sur « Muse Spark 1.2 », sorti en août, auquel un entraînement complémentaire a été appliqué pour renforcer la sécurité. Le modèle de base serait le même que celui de l'actuel « Muse Spark 1.3 ».
Ses principales caractéristiques sont les suivantes :
- Architecture : MoE (Mixture of Experts). Il compte 816 milliards (816B) de paramètres au total, dont 42 milliards (42B) sont utilisés à chaque traitement
- Quantité lisible en une fois (contexte) : 1 million de tokens
- Entrée : texte, image, audio et vidéo
- Sortie : texte
Le MoE est une architecture dans laquelle, même si l'ensemble est volumineux, seules certaines parties « expertes » sont activées à chaque traitement, ce qui permet de le faire tourner rapidement et à moindre coût pour sa taille.
Où le récupérer et comment l'utiliser
Les poids sont disponibles sur Hugging Face, Amazon SageMaker AI, le Model Garden de Google Cloud et Microsoft Foundry. Sur Hugging Face, il faut indiquer son nom, sa date de naissance et son organisation avant de les télécharger.
Sans préparer son propre serveur, on peut aussi l'utiliser via l'API de fournisseurs comme Baseten, Fireworks, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter et Together AI.
Pour le faire tourner dans son propre environnement, il faut plus de 700 Go de mémoire GPU avec un format allégé (NVFP4), et 2 To avec le format d'origine (BF16). Meta explique aussi qu'en reliant deux Mac Studio équipés d'une puce M5 Ultra et de 512 Go de mémoire, on peut le faire tourner avec « MLX », le framework conçu pour les machines Apple.
Les conditions de la licence
La licence est la « Muse Model License », propre à Meta, que l'entreprise décrit comme une licence assortie de certaines conditions pour l'usage commercial. Les entreprises dont le chiffre d'affaires total des 12 derniers mois dépasse 20 millions de dollars et qui proposent ce modèle à d'autres entreprises sous forme de service, par exemple via une API, doivent en informer Meta et conclure un contrat distinct. Par ailleurs, les produits et services qui utilisent ce modèle doivent afficher de façon visible « Built with Muse Spark Open », et les conditions d'utilisation interdisent aussi certains usages, notamment militaires. Comme il ne s'agit pas d'une licence open source que chacun peut utiliser sans restriction, il faut vérifier le texte avant de l'utiliser dans un cadre professionnel.
Les résultats des évaluations
Voici les principaux chiffres que Meta a indiqués dans la fiche du modèle (model card). Muse Spark Open a été mesuré avec le réglage de réflexion le plus poussé (xhigh).
- Artificial Analysis Intelligence Index : 39. Parmi les modèles ouverts cités en comparaison, GLM 5.3 obtient 45, Kimi K3 44, Qwen3.8-2.4T 40 et Mistral Large 4 38
- OSWorld Verified (utilisation d'un ordinateur) : 80,4
- MCP-Atlas (appel d'outils) : 89,2
- GPQA Diamond (problèmes scientifiques de niveau master et doctorat) : 89,0
- Terminal-Bench 2.1 (manipulation en ligne de commande) : 76,4
- DeepSWE 1.1 (développement logiciel) : 60
Sur certains critères, il reste derrière les modèles ouverts chinois. Par exemple, sur DeepSWE 1.1, Kimi K3 obtient 68, et sur Terminal-Bench 2.1, Kimi K3 atteint 85,0. Sur l'indice global non plus, il n'égale ni GLM 5.3 ni Kimi K3. En revanche, il devance largement les modèles ouverts américains figurant dans le même tableau, Inkling (26 sur l'indice global) et Nemotron 3 Ultra (23), et il affiche le score le plus élevé du tableau sur JobBench (61,8) et MCP-Atlas.
Le regard de CoAI
Muse Spark Open illustre la démarche de Meta, qui a pris un modèle utilisé dans ses propres services, lui a appliqué un entraînement complémentaire en matière de sécurité, puis l'a publié avec ses poids. Pour un modèle ouvert publié par une entreprise américaine, il est de grande taille, et comme on peut l'utiliser immédiatement non seulement sur Hugging Face, mais aussi chez les grands fournisseurs de cloud et d'API, le choix est large.
En revanche, même d'après les chiffres de Meta, ses performances globales n'atteignent pas celles de modèles ouverts chinois comme GLM ou Kimi. Il faut en outre un gros serveur GPU pour le faire tourner, et la licence est assortie de conditions. Mieux vaut d'abord déterminer ce qui compte le plus, pouvoir le faire tourner dans son propre environnement ou profiter de la simplicité d'une API, puis le tester et le comparer sur ses propres tâches.
Sources
- Introducing Muse Spark Open, The Most Capable US Open-Weight Model to Date (Meta)
- Muse-Spark-Open-816B-A42B (Hugging Face)
- Muse Spark Is Now an Open-Weights Model (PyTorch Blog)
- Meta releases 816B-parameter Muse Spark Open for coding and agent work (SiliconANGLE)
- Meta launches new Muse Spark Open model, optimized to run on Mac Studio (9to5Mac)
