Le 15 octobre 2026, Meta a présenté Muse Spark Open avec 816 milliards de paramètres, affirmant qu’il s’agit du modèle open-weight le plus puissant développé par les États-Unis.
Le modèle utilise une architecture mixture-of-experts, n’activant que 42 milliards de paramètres par jeton (token), prenant en charge une fenêtre de contexte de 1 million de jetons et acceptant le texte, les images, l’audio et la vidéo.
Meta a déclaré que le modèle pouvait être exécuté localement sur deux machines Mac Studio M5 Ultra disposant d’une mémoire totale de 1 To, bien que cette configuration matérielle ne soit pas encore officiellement en vente.
Spark Open a obtenu 61,8 points sur JobBench et 89,2 points sur MCP-Atlas, surpassant les rivaux sélectionnés par Meta lors des tests d’utilisation d’outils.
Cependant, le score de l’Artificial Analysis Intelligence Index publié par Meta n’a atteint que 39, ce qui est inférieur à MiMo-V2.6-Pro (46), GLM-5.3 (45) et Kimi K3 (44).
Selon Hugging Face, les modèles chinois ont représenté 41 % des téléchargements au cours de l’année précédant mars 2026, surpassant les modèles américains.
Meta autorise l’utilisation commerciale, le fine-tuning et la redistribution de Spark Open, mais applique une licence personnalisée assortie de certaines conditions commerciales.
Les entreprises fournissant des services de modèles d’IA dont le chiffre d’affaires consolidé dépasse 20 millions de dollars sur 12 mois consécutifs doivent signer un accord complémentaire avec Meta.
Together AI fournit les API Spark Open au prix de 1,25 dollar par million de jetons d’entrée et de 4,25 dollars par million de jetons de sortie.
Meta élargit également l’écosystème Muse avec Glimmer (30 milliards de paramètres) et Wonder, ciblant différents niveaux de performance, de coût et de déploiement.
📌 Conclusion : Muse Spark Open marque l’effort de Meta pour accroître la compétitivité de l’IA open-weight américaine face aux modèles chinois. Avec 816 milliards de paramètres, un contexte de 1 million de jetons et des capacités de déploiement local, ce modèle ouvert offre de nouvelles options aux entreprises désireuses de contrôler leur infrastructure et leurs données. Cependant, le score d’intelligence de 39 reste inférieur à celui de nombreux rivaux chinois. Les coûts matériels, les performances réelles et les conditions de licence détermineront son potentiel d’adoption commerciale.
