Muse Spark Open van Meta draait op je bureau, als je een terabyte geheugen hebt

Muse Spark Open is het nieuwe open-weights model van Meta: 816 miljard parameters, een context van een miljoen tokens en gebouwd voor coding agents en lange, meerstappige taken. Je mag de gewichten gratis downloaden, aanpassen en commercieel gebruiken. Maar om het zelf te draaien heb je ongeveer een terabyte geheugen nodig, en op pure codeertaken verliest het nog van de beste Chinese open modellen. Hieronder lees je wat het model kan, waar het tekortschiet, wat de licentie toelaat en hoe je het vandaag uitprobeert.

Wat is Muse Spark Open?

Meta bracht Muse Spark Open uit op 15 oktober 2026, drie dagen na het gesloten Muse Wonder. Het is het grootste model uit de Muse-reeks waarvan je de gewichten krijgt, en het eerste grote open model van Meta sinds Llama 4 in april 2025. Meta noemt het in de aankondiging “the most capable US open-weight model to date”.

De belangrijkste specificaties:

• 816 miljard parameters, waarvan 42 miljard actief per token. Het is een mixture-of-experts: elke laag heeft 256 experts en een router kiest er per token 8.
• Context tot 1.048.576 tokens, gedeeld door tekst, beeld, audio en video.
• Multimodale input (tekst, afbeeldingen, audio en video), maar alleen tekst als output.
• Altijd redenerend, met vier niveaus van low tot xhigh. Uitzetten kan niet.
• Getraind op meer dan 100 talen, al zegt de model card niet welke talen sterk ondersteund worden. Test het Nederlands dus zelf.

Dat laatste is de kern van het hardwareverhaal. Een mixture-of-experts rekent snel omdat maar een klein deel van het netwerk per token werkt. Toch moet het hele model klaarstaan, want bij het volgende token kiest de router misschien andere experts.

Hoe goed is het, en waar verliest het?

Meta publiceerde een uitgebreide benchmarktabel op Hugging Face. Die toont een duidelijk patroon. Muse Spark Open is sterk in agentisch werk met tools en zwakker in pure software-engineering.

Tegenover andere Amerikaanse open modellen is de sprong groot. Inkling van Thinking Machines scoort 26 op de Intelligence Index en Nvidia Nemotron 3 Ultra 23. Tegenover de Chinese top is het verhaal anders. Kimi K3, GLM 5.3 en Xiaomi MiMo-V2.6-Pro (46) staan hoger, en The New Stack merkt op dat Meta de achterstand op coding al bij de gesloten Muse Spark in april toegaf.

Twee cijfers vallen op in het voordeel van Meta. Op StrongREJECT v2, dat meet hoe vaak een model meegaat met jailbreakpogingen, scoort Muse Spark Open 0,5 tegenover 63 tot 86 voor de andere open modellen in de tabel (lager is beter). En op AA Omniscience, dat feitenkennis afstraft als een model gokt, haalt het 25, de hoogste score in de vergelijking. Voor een bedrijf dat een model zelf host en zelf verantwoordelijk is voor wat het zegt, zijn dat relevante punten.

Alle cijfers komen van Meta zelf, gemeten op het hoogste redeneerniveau (xhigh). Op lagere niveaus is het model sneller en goedkoper, maar minder sterk.

Wat heb je nodig om het zelf te draaien?

Veel. De volledige gewichten in BF16 zijn ongeveer 1,5 terabyte groot. Meta biedt ook een NVFP4-versie in 4 bit voor Nvidia Blackwell-GPU’s, maar ook die vraagt volgens de model card minstens 700 GB GPU-geheugen. Concreet zijn er drie routes.

Twee Mac Studios als één machine

Meta werkte met Apple samen zodat het model draait op twee Mac Studios met een M5 Ultra en elk 512 GB unified memory, gekoppeld via het MLX-framework. Samen gedragen ze zich volgens Meta als één machine met een terabyte geheugen. Meta liet daarop Muse Code bugfixes en nieuwe functies schrijven voor de open-source Mastodon-app Ice Cubes, en liet het model videobeelden in DaVinci Resolve doorzoeken en verticaal bijsnijden, alles lokaal. De 512 GB-versie van de Mac Studio komt volgens MacRumors later deze maand. Apple maakte de prijs nog niet bekend, maar de versie met 256 GB kost al meer dan 10.000 dollar. Reken voor twee machines dus op ruim twintigduizend dollar, en waarschijnlijk meer.

Eén Mac met een sterk gecomprimeerde versie

Hugging Face testte op één Mac met een M3 Ultra en 512 GB geheugen. Een 2-bit-versie via llama.cpp gebruikte ongeveer 304 GB en haalde 18 tokens per seconde, een 3-bit-versie via MLX ongeveer 344 GB en 21 tokens per seconde, aldus de Hugging Face-blog. Bruikbaar om te experimenteren, maar zo sterk comprimeren kost kwaliteit, en hoeveel is niet gemeten. Een lange context vraagt bovendien extra geheugen: de volledige miljoen tokens neemt in BF16 zo’n 266 GB aan cache in beslag.

Een GPU-server

Voor productie is een server met Nvidia-kaarten de gewone weg: één B200-node of vier GB300-GPU’s voor de NVFP4-versie, vier nodes met elk acht H200’s voor de volledige BF16-versie. Het model werkt met vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Transformers, llama.cpp, MLX en Unsloth, en Meta schreef eigen kernels die ook op AMD draaien.

De goedkoopste manier om het te testen

Begin bij een API. Muse Spark Open staat bij onder meer Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter en Together AI. Volgens Artificial Analysis betaal je 1,25 dollar per miljoen inputtokens en 4,25 dollar per miljoen outputtokens, met zo’n 131 tokens per seconde en een eerste token na 0,73 seconden.

Een goede eerste test: geef het een kleine, bestaande bug uit je eigen code waarvoor een test bestaat, en vergelijk het resultaat en de wachttijd met de coding agent die je nu gebruikt. Zo weet je sneller of het model past dan met een benchmarktabel. Pas als het bij jouw taken goed scoort, heeft het zin om over eigen hardware na te denken.

Wat mag je met de licentie?

Muse Spark Open valt onder de Muse Model License, een eigen licentie van Meta en dus geen Apache 2.0 of MIT. Voor de meeste bedrijven is ze ruim:

• Je mag het model gebruiken, aanpassen, finetunen, distilleren en verkopen als onderdeel van je eigen product.
• Meta claimt geen rechten op de output.
• Elk product dat het model of een afgeleide versie gebruikt, moet duidelijk “Built with Muse Spark Open” tonen, in de interface, de documentatie of de instellingen.
• Bied je het model aan als dienst aan derden (model-as-a-service) en halen jij en je verbonden bedrijven meer dan 20 miljoen dollar omzet over twaalf maanden, dan moet je Meta vooraf verwittigen en een apart contract sluiten. Intern gebruik, onderzoek en inbouwen in je eigen product vallen daar niet onder.
• De gebruiksregels verbieden onder meer militaire toepassingen, de aansturing van kritieke infrastructuur, malware en het model is niet bedoeld voor wie jonger is dan 18.

Twee kanttekeningen. Chinese concurrenten zoals Qwen en GLM gebruiken meestal Apache 2.0 of MIT, zonder omzetdrempel of verplichte vermelding. En om de gewichten op Hugging Face te downloaden vraagt Meta je wettelijke naam, je geboortedatum en de volledige naam van je organisatie, die het verwerkt onder zijn eigen privacybeleid. De licentie beperkt het gebruik niet per land: ook in België en de rest van de EU mag je het downloaden en inzetten.

Voor wie is dit model?

Muse Spark Open is interessant als je een sterk model wil dat je volledig in eigen beheer draait, zodat je data het huis niet verlaat, en als je agents bouwt die veel tools aanroepen. Ook bedrijven die om beleidsredenen geen Chinees model willen gebruiken, krijgen nu een Amerikaans alternatief dat dicht bij de top zit. Wie vooral een coding agent zoekt, haalt vandaag meer uit Kimi K3 of GLM 5.3. En wie geen terabyte geheugen heeft, test het best via een API of wacht op een kleinere variant. Ter vergelijking: het Franse Mistral Large 4 scoort 38 op dezelfde index, en Beam van Reflection AI is met 501 miljard parameters een stuk kleiner.

Veelgestelde vragen

Is Muse Spark Open open source?

Niet in de strikte zin. De gewichten zijn vrij te downloaden en commercieel bruikbaar, maar de licentie heeft voorwaarden, zoals de verplichte vermelding en de omzetdrempel voor wie het model als dienst aanbiedt. Daarom spreekt Meta van open weights.

Kan ik Muse Spark Open op mijn laptop draaien?

Nee. Zelfs de sterkst gecomprimeerde versie vraagt meer dan 256 GB geheugen. Voor lokaal gebruik op gewone hardware heeft Meta het veel kleinere Muse Glimmer van 30 miljard parameters.

Wat kost Muse Spark Open via een API?

Rond 1,25 dollar per miljoen inputtokens en 4,25 dollar per miljoen outputtokens (Artificial Analysis, oktober 2026). Prijzen verschillen per aanbieder.

Wat is het verschil met Muse Wonder?

Muse Wonder is het sterkere, gesloten model van Meta, alleen bereikbaar via de Meta Model API en Muse Code. Muse Spark Open scoort lager, maar je krijgt de gewichten en kan het dus zelf hosten.

Wat Meta hiermee terugwint

Met Muse Spark Open zit er na anderhalf jaar weer een Amerikaans open model in de buurt van de Chinese top, en volgens Meta het eerste in zijn klasse dat op twee bureaucomputers draait. Het is niet het beste open model, en de licentie is minder vrij dan Apache. Toch verandert het de keuze voor bedrijven die een sterk model in eigen huis willen: die hoeven niet langer alleen naar China te kijken.