SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Muse Spark Open: 816 miliardów parametrów Mety na biurku, ale bez pomiarów prędkości

Meta udostępniła wagi Muse Spark Open, modelu o 816 miliardach parametrów, z których przy każdym tokenie pracuje tylko 42 miliardy, dzięki czemu skompresowana wersja mieści się na dwóch Mac Studio z M5 Ultra. Z mojego rachunku wychodzi tam teoretyczny sufit około 28 tokenów na sekundę, co wystarczy agentowi pracującemu w tle, ale nie podpowiedziom w edytorze. Zamiast pomiarów Meta pokazała agenta poprawiającego klienta Mastodona Ice Cubes, a licencja ma ograniczenia komercyjne, których nie precyzuje.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  4 min  · 

Muse Spark Open: 816 miliardów parametrów Mety na biurku, ale bez pomiarów prędkości
Ilustrację przygotowała AI.

Meta wypuściła wagi Muse Spark Open, modelu o 816 miliardach parametrów, i od razu podpowiedziała, na czym go postawić: na dwóch komputerach Mac Studio z układem M5 Ultra, spiętych frameworkiem MLX od Apple. Firma nazywa go najmocniejszym amerykańskim modelem z otwartymi wagami, a samo zastrzeżenie "amerykańskim" mówi sporo, bo Meta nie twierdzi, że wyprzedza wszystkich, tylko że prowadzi u siebie. To pierwsza obietnica. Mnie bardziej interesuje druga, ta o modelu na biurku programisty, bo właśnie jej najtrudniej uwierzyć na słowo, a twardych liczb o prędkości w ogłoszeniu po prostu nie ma.

Co właściwie trafiło do sieci

Muse Spark Open od początku trenowania rozumie tekst i obraz, ma okno kontekstowe na milion tokenów i według Mety powstał z myślą o programowaniu oraz o długich zadaniach, w których model sam planuje kolejne kroki i po drodze wywołuje narzędzia. Muse Spark to rodzina modeli Mety, z której dotąd można było korzystać tylko przez API firmy. Teraz wagi wersji Open leżą na Hugging Face w dwóch wariantach: w pełnej precyzji BF16 oraz w skompresowanym formacie NVFP4, który zapisuje każdy parametr na czterech bitach i jest przygotowany pod nowsze karty NVIDIA.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Meta oddaje 30-miliardowego agenta za darmo, jeśli masz na czym go uruchomić
Model / Badania

Meta oddaje 30-miliardowego agenta za darmo, jeśli masz na czym go uruchomić

5 min

Meta wypuściła 10 sierpnia Muse Glimmer, agentowy model o 30 miliardach parametrów, i oddała jego wagi za darmo na licencji Apache 2.0, dzięki czemu autonomiczny agent może planować zadania, wywoływać narzędzia i pisać kod lokalnie, bez opłat za API. Darmowy jest jednak tylko model, bo po kwantyzacji do 4 bitów potrzebuje maszyny z 24 do 32 GB pamięci, na przykład RTX 4090 albo MacBooka Pro z M4 Max. Na testach agentowych prowadzi, 51,2 na SWE-Bench Pro wobec 36,9 Gemmy i 50,2 Qwena, ale w terminalu przegrywa z Qwenem, a wszystkie liczby pochodzą od samej Mety.

Nawet na teście, który ułożyła sama, Meta przegrywa z Claude
Premiera / Narzędzie

Nawet na teście, który ułożyła sama, Meta przegrywa z Claude

5 min

5 sierpnia Meta wypuściła Muse Code, terminalowego agenta do programowania na modelu Muse Spark 1.2, który po awarii wznawia długie zadanie tam, gdzie padł. Kluczowe są liczby: na Terminal-Bench 2.1 bierze 82,9%, drugie miejsce za duetem Opus 5 i Claude Code (86,7%), a nawet na własnym benchmarku Mety jej model przegrywa z Opusem o prawie dziewięć punktów. Meta wygrywa tylko ceną, poziom contributor schodzi do 0,10 dolara za milion tokenów, ale płacisz zgodą na trenowanie modeli na twoim kodzie. Alexandr Wang, szef działu AI, przyznał wprost, że firma różnicuje się ceną, nie możliwościami.

Publiczne API, agresywna cena i benchmarki, których nikt z zewnątrz nie widział
Model / Badania

Publiczne API, agresywna cena i benchmarki, których nikt z zewnątrz nie widział

4 min

W czwartek 9 lipca Meta pokazała Muse Spark 1.1 i otworzyła publiczny podgląd Meta Model API, do którego zapisujesz się na listę oczekujących i budujesz za 1,25 dolara od miliona tokenów wejścia oraz 4,25 dolara od wyjścia, z 20 dolarami darmowych środków na start. Alexander Wang chwali cennik jako agresywny, taniej niż Grok 4.5 i Opus. Problem w tym, że jedyny wynik pochodzi z wewnętrznego Meta Internal Coding Bench, bez żadnej publicznej liczby na SWE-Bench, więc świetne kodowanie trzeba przyjąć na słowo. To na razie model do eksperymentu, nie do produkcji.