Muse Spark Openоткрытая нейросеть Meta*: 816 млрд параметров и контекст в миллион токенов
Первая крупная открытая модель линейки Muse. Из 816 млрд параметров для каждого слова работают около 42 млрд: из 256 «экспертов» включаются только восемь. Принимает текст, картинки, видео и звук, отвечает текстом. Meta* называет её самой мощной открытой моделью США; независимые тесты подтверждают это только в пределах США.
Включены 8 экспертов, а в памяти все 256
Выберите «токен» и число слов в запросе: оранжевым подсвечены эксперты последнего слова, синим — все, кого уже позвали. Схема условная: настоящую маршрутизацию Meta* не раскрывает, здесь выбор случайный, но по принципу «восемь из 256» она показывает главное.
Цифры архитектуры — из карточки модели: 62 слоя, 256 экспертов, 8 активных на токен, 128 головок внимания на запрос и 16 на ключи. Доля активных параметров: 42 из 816 млрд, то есть около 5,1% (часть слоёв, например внимание, работает всегда).
Muse Spark Open в 12 фактах
Кто выпустил, что внутри и что остаётся неизвестным. Данные сверены на 26.10.2026; у каждой цифры есть источник в конце страницы.
Meta* Superintelligence Labs
Организация meta-models на Hugging Face. Первая открытая модель линейки Muse после Glimmer.
15.10.2026
Блог Meta*, карточка Hugging Face и запуск хостеров — 15.10. В заголовке одного обзора указано 16.10.
816B / 42B
816 млрд параметров, 42 млрд активных на токен; в поле размера Hugging Face указано 822 млрд.
MoE, 62 слоя
256 экспертов, 8 активных на токен; внимание с 16 ключевыми головками, словарь 202 048 токенов.
1 млн токенов
По карточке модели — на этапе вывода. Лимит ответа у Vals — 131 тыс. токенов.
4 типа → текст
Принимает текст, картинки, видео и звук; отвечает только текстом. Видео короче 448 пикселей по короткой стороне лучше не подавать.
low … xhigh
Уровни low, medium, high, xhigh; по умолчанию xhigh. Рекомендовано: температура 1,0, top_p 1,0.
BF16 и NVFP4
Формат Safetensors. На Hugging Face уже 22 квантизации и 9 дообучений сообщества.
от 700 ГБ
NVFP4 — не менее 700 ГБ видеопамяти, BF16 — около 2 ТБ. Показана работа на двух Mac Studio.
Muse Model License
Надпись «Built with Muse Spark Open», порог 20 млн долларов выручки для сервисов доступа, 18+. Не OSI-открытая.
100+
Данные на более чем 100 языках, но оценка проводилась не на всех; русский отдельно не измеряли.
7 хостеров
Baseten, Fireworks AI, Groq (превью), Modal, Nebius, OpenRouter, Together AI; веса — также в SageMaker, Model Garden и Foundry.
Meta* против Kimi K3 и GLM 5.3: кто впереди
Таблица из 16 строк со страницы модели: у каждой строки лидирует одна из трёх моделей. Muse Spark Open впереди в 4 строках, Kimi K3 — в 9, GLM 5.3 — в 3. Выберите группу и посмотрите подробности.
Таблица: все тесты Meta*
| Группа | Тест | Muse Spark Open | Kimi K3 | GLM 5.3 |
|---|---|---|---|---|
| Агентные задачи | JobBench | 61,8 | 54,3 | 61,4 |
| Агентные задачи | MCP-Atlas | 89,2 | 82,3 | 84,2 |
| Агентные задачи | GDPVal-AA v2 (Elo) | 1401 | 1537 | 1653 |
| Агентные задачи | OSWorld Verified | 80,4 | 84,8 | не указано |
| Агентные задачи | Toolathlon Verified | 72,8 | 76,5 | 73,0 |
| Знания и наука | AA Intelligence Index | 39 | 44 | 45 |
| Знания и наука | HLE без инструментов | 26,1 | 22,2 | 16,4 |
| Знания и наука | HLE с инструментами | 61,0 | 56,0 | 62,5 |
| Знания и наука | GPQA Diamond | 89,0 | 93,5 | 91,7 |
| Знания и наука | SciCode | 58,5 | 59,5 | 59,0 |
| Код | DeepSWE 1.1 | 60 | 68 | 67 |
| Код | SWE-Atlas-QnA | 58 | 66 | 59 |
| Код | Terminal-Bench 2.1 | 76,4 | 85,0 | 83,9 |
| Картинки и видео | ZeroBench (с инструментами) | 50,0 | 41,0 | не указано |
| Картинки и видео | BabyVision (с инструментами) | 80,2 | 85,7 | не указано |
| Картинки и видео | VideoMMEv2 | 61,5 | 65,4 | не указано |
Условия неравные: Muse Spark Open прогнана на xhigh, соперники — на максимальном уровне; тесты, режимы и обвязку выбирала сама Meta*. Независимая сводка с такой же таблицей на 26.10 не опубликована.
Индекс Artificial Analysis: 39 баллов
Единая шкала независимой лаборатории. Muse Spark Open — первая среди американских открытых моделей, но ниже китайских открытых лидеров. Переключитесь на «Только открытые веса», чтобы убрать закрытые модели.
№11 из 121 открытой
Индекс 39 вдвое выше медианы открытых моделей (19). Токенов на прогон индекса — 110 млн, на 21% меньше медианы: модель лаконична.
48,57%, 23-е из 27
Индекс Vals ниже середины таблицы; зато на тесте HLAB-Vals модель вторая из 28. Подробные места — в таблице ниже.
25 тестов, 8-е из 8
В общем зачёте по 25 тестам модель — последняя из восьми сравниваемых, но лидирует на MCP-Atlas и AA-Omniscience.
Таблица: индекс Artificial Analysis
| Модель | Индекс AA | Веса | Примечание |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 | 58 | закрытая | опорная точка в обзоре MindStudio |
| Muse Spark 1.3 | 48 | закрытая | закрытая модель Meta*, режим max (OrcaRouter, MindStudio) |
| GLM 5.3 | 45 | открытые | лидер открытых моделей в таблице Meta* |
| Kimi K3 | 44 | открытые | Moonshot AI, веса открыты |
| Qwen3.8 | 40 | открытые | Alibaba, версия 2,4 трлн параметров |
| Muse Spark Open | 39 | открытые | режим xhigh; №1 среди американских открытых |
| Beam 1.0 501B A23B | 30 | открытые | Reflection AI, США, лицензия Apache 2.0 |
| Muse Glimmer | 17 | открытые | открытая модель Meta* на 30 млрд параметров (high) |
Таблица: результаты Vals AI
| Тест Vals AI | Результат | Место |
|---|---|---|
| Vals Index | 48,57% | 23-е место из 27; погрешность ±1,09 |
| HLAB-Vals-1.1 | 25,00% | 2-е место из 28 — лучший результат модели |
| Terminal-Bench 4.0 | 6,57% | 44-е место из 55 (у Meta* — версия 2.1, 76,4) |
| Vibe Code Bench v1.1 | 76,19% | 37-е место из 119 |
| Finance Agent v2.1 | 60,66% | 17-е место из 31 |
| Legal Research Bench | 38,46% | 37-е место из 85 |
Что подтвердили независимые замеры
Семь дел: в каждом — заявка Meta* против замеров третьих лиц. Печать показывает, насколько заявка подтвердилась: «Подтверждается», «Частично» или «Расходится». Выберите дело.
Таблица: заявка и независимые замеры
| Проверка | Вердикт | Что показали независимые источники |
|---|---|---|
| Первая среди американских | Частично | Индекс AA — 39: 11-е место среди 121 открытой модели и вдвое выше их медианы (19) |
| Агенты и инструменты | Частично | MCP-Atlas 89,2 — 1-е место из 52 (BenchmarkList), JobBench 61,8 — 10-е из 57 |
| Код | Расходится | DeepSWE 1.1: 60 против 68 у Kimi K3 и 67 у GLM 5.3; SWE-Atlas-QnA: 58 против 66 и 59 |
| Скорость | Частично | Artificial Analysis: 150,9 ток/с, в 1,8 раза быстрее медианы открытых (84,6), задержка до первого токена 0,78 с |
| Цена | Расходится | Artificial Analysis: вход и выход ×2,9 к медиане открытых моделей; 34-е место из 43 по стоимости прогона индекса |
| Безопасность | Частично | StrongREJECT v2: 0,5 против 62,9 у GLM 5.3 и 66,6 у Kimi K3 (ниже — лучше) |
| Два Mac Studio | Частично | Две машины по 512 ГБ через MLX: около 25 ток/с (тензорная схема) и 15,7 (конвейерная) при контексте 8 192 токена |
От 100 до 150 токенов в секунду, на Mac — 25
Задайте длину ответа и сравните время по замерам разных источников. Meta* скорость не публикует: это цифры сторонних сервисов и показ на двух Mac Studio.
Таблица: скорость по источникам
| Источник | Скорость, ток/с | Условия |
|---|---|---|
| Artificial Analysis | 150,9 | медиана лучшего хостера |
| eesel | 130,7 | по обзору |
| OrcaRouter | 103,4 | по сравнению |
| 4 × Mac Studio | 36,7 | 256 ГБ, 4-бит, контекст 8 192 |
| 2 × Mac Studio | 25,0 | 512 ГБ, тензорная схема |
| 2 × Mac Studio | 15,7 | 512 ГБ, конвейерная схема |
Скорость на Mac измерена при контексте 8 192 токена; на хостерах цифры зависят от нагрузки и времени. Задержка до первого токена по Artificial Analysis — 0,78 с, быстрее медианы открытых моделей (1,72 с).
Дороже большинства открытых: ×2,9 к медиане
Цены мы не приводим: показываем множитель к медиане открытых моделей по Artificial Analysis. Цену задают хостеры, и она почти одинакова. Задайте долю кэша и длину ответа и посмотрите, как меняется итог.
Скидка кэша у хостеров — около 88% для Muse Spark Open; у медианы открытых кэш в расчёт не включён, поэтому при большой доле кэша счёт честнее сравнивать на своих данных. Цены хостеров могут измениться.
Таблица: множители цены
| Показатель | Muse Spark Open у хостеров | Медиана открытых моделей | Закрытая Spark 1.3, Standard |
|---|---|---|---|
| Вход | ×2,9 | ×1,0 (основа) | ×1,0 к Spark Open |
| Выход | ×2,9 | ×1,0 (основа) | ×1,0 к Spark Open |
| Скидка на кэш | 88% | не учтена | то же |
| Стоимость прогона индекса | 34-е место из 43 | — | ×1,9 к Spark Open (OrcaRouter) |
Meta* не продаёт Open через свой API; по оценке eesel, одинаковые цены хостеров могут объясняться условиями лицензии, это предположение. Закрытая Spark 1.3 в тарифе Standard стоит так же за токен, но у неё есть и тариф Contributor, где Meta* может использовать ваш трафик, он в разы дешевле.
Какое железо нужно под 816B
Выберите формат весов и размер контекста: страница покажет, какие конфигурации справляются. Пороги — по карточке модели и обзорам; запас на рабочие буферы и параллелизм не учтён.
Таблица: форматы весов
| Формат | Нужно памяти, ГБ | Примечание |
|---|---|---|
| BF16 (полная точность) | 2000 | Файлы весов занимают около 1,6 ТБ; Meta* просит около 2 ТБ видеопамяти. |
| NVFP4 (4 бита) | 700 | Файлы весов — около 530 ГБ; Meta* просит не менее 700 ГБ видеопамяти. |
| 2-бит (сообщество) | 300 | Сборка Unsloth, около 300 ГБ суммарной памяти; качество заметно ниже. |
Таблица: конфигурации
| Конфигурация | Память, ГБ | Примечание |
|---|---|---|
| 2 × Mac Studio M5 Ultra, 512 ГБ | 1024 | связка через Thunderbolt 5 и MLX; около 25 ток/с |
| 4 × Mac Studio, 256 ГБ | 1024 | около 36,7 ток/с; на старте 512-гиговая версия не продавалась |
| 8 × H200 (по 141 ГБ) | 1128 | серверная стойка; так называет конфигурацию eesel |
| 4 × Blackwell Ultra (по 288 ГБ) | 1152 | серверный узел; так называет конфигурацию eesel |
| 1 × Mac Studio M5 Ultra, 512 ГБ | 512 | одна машина |
| Рабочая станция: 512 ГБ RAM и GPU 24 ГБ | 536 | память складывается условно, скорость низкая |
| Игровой ПК: 128 ГБ RAM и GPU 24 ГБ | 152 | обычный домашний компьютер |
Для полного контекста добавлена оценка OrcaRouter: около 266 ГБ кэша ключей и значений для BF16; при квантизации кэша меньше, но точных цифр у Meta* нет.
Свободно ли использовать: проверка лицензии
Muse Model License разрешает использовать, дообучать и распространять модель при условиях: надпись «Built with Muse Spark Open», политика использования, порог для сервисов доступа. Отметьте то, что про вас, и посмотрите вывод.
Это справочная сводка по карточке модели и обзорам, а не юридическая консультация. Полный текст лицензии от 15.10.2026 читайте на Hugging Face.
Spark Open против закрытой Spark 1.3
Модели делят базу, но не доступ. Открытая можно развернуть у себя и обучить, закрытая — только API. Сравнение по данным OrcaRouter, MindStudio и eesel: у трёх вендорские интересы, цифры индекса расходятся.
Лучшая защита от взлома — и больше лишних отказов
Meta* дообучила модель на безопасность из-за открытых весов и проверила её по собственной шкале рисков. Переключайте таблицы: слева защита, справа цена этой защиты.
Таблица: тесты безопасности
| Тест | Muse Spark Open | Kimi K3 | GLM 5.3 |
|---|---|---|---|
| Кибер, внутренний тест Meta* | 99,2 | 75,5 | не указано |
| Кибер, публичные наборы | 94,8 | 70,2 | не указано |
| FORTRESS: безобидные просьбы | 17,4 | 2,7 | 3,2 |
| Успешные взломы | 0,5 | 66,6 | 62,9 |
Все цифры — самоотчёт Meta*. Дополнительно: отказы на запросы по химии — выше 99%, по биологии — выше 98%, честность по тесту MASK — 98,1%, вредное поведение агента — 0%. Полный отчёт по безопасности обещан «скоро»; Meta* советует разворачивать модель внутри системы с дополнительными ограничениями и подтверждением необратимых действий человеком.
Подходит ли Muse Spark Open вашей задаче
Двенадцать сценариев с вердиктом на основе таблицы Meta*, независимых индексов и обзоров. Фильтруйте по вердикту.
Агентные цепочки с инструментами
MCP-Atlas 89,2 — первое место из 52 по BenchmarkList. Партнёр Factory (по словам Meta*) отметил, что модель «последовательно выбирала правильный следующий инструмент».
Закрытый контур и свои серверы
Веса можно скачать и запустить у себя или у облачного хостера. Данные остаются под вашим контролем, при условии что вы потянете железо.
Дообучение и дистилляция
Лицензия разрешает дообучение, производные модели и дистилляцию. Помните про надпись «Built with Muse Spark Open».
Картинки, видео и звук на входе
ZeroBench 50,0 против 41,0 у Kimi K3, но BabyVision и VideoMMEv2 слабее. Короткие и маленькие видео модель может отклонить.
Офисные и финансовые задачи
JobBench 61,8 — на уровне GLM 5.3, но Vals Finance Agent — 17-е место из 31, а GDPVal-AA заметно позади.
Клиентский ассистент
Лучшие отказы на взлом, но и больше лишних отказов (17,4). Нужны свои проверки на ваших диалогах.
Длинные документы
Контекст до 1 млн токенов, но AA-LCR 78,3 против 88,7 у Kimi K3, а на полном контексте кэш ключей и значений занимает сотни гигабайт.
Сервис доступа к модели для других
Выше порога в 20 млн долларов выручки группы нужно отдельное соглашение с Meta*; проверьте условия до запуска.
Автономная разработка и терминал
Terminal-Bench, DeepSWE и SWE-Atlas ниже, чем у Kimi K3, GLM 5.3 и Beam. Для кода лучше взять их.
Исследования безопасности и red-teaming
Сильные отказы мешают, когда нужно работать с чувствительными материалами: лучше Kimi K3 или GLM 5.3.
Дешёвый большой поток запросов
Цена токена ×2,9 к медиане открытых моделей: для массовой обработки есть куда более дешёвые варианты.
Ноутбук или одна видеокарта
Даже 2-битная сборка требует около 300 ГБ памяти. Для обычного компьютера нужна другая модель или хостер.
API: семь хостеров, формат OpenAI
Выберите пример и скопируйте: ключ в примерах заменён на заглушку. Помните, что без параметра reasoning_effort работает xhigh.
# OpenRouter: OpenAI-совместимый формат curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer ВАШ_КЛЮЧ_OPENROUTER" \ -d '{ "model": "meta/muse-spark-open", "messages": [{"role": "user", "content": "Составь план миграции базы данных на новую схему"}], "reasoning_effort": "high", "max_tokens": 4000 }' # без параметра работает xhigh: ответ точнее, но дольше и длиннее
OpenRouter
meta/muse-spark-open; региональной маршрутизации в ЕС нет.
Together и Fireworks
Хостеры с открытым API и самой высокой скоростью на запуске.
Baseten, Modal, Nebius
Облака с выделенной ёмкостью для корпоративных клиентов.
Groq
Ограниченное превью, контекст 131 тыс. токенов, цены не опубликованы.
От закрытой Llama до открытой Muse
Как Meta* за полгода сменила курс: закрытое семейство, первая открытая малая модель, затем гигант с открытыми весами.
Конец эпохи Llama
Meta* заменяет открытые Llama закрытым семейством Muse; первая модель — Muse Spark.
Muse Code и Spark 1.2
Платный кодовый агент и закрытая Spark 1.2; веса пока не раскрыты.
Muse Glimmer
Первая открытая модель: 30 млрд параметров, Apache 2.0, контекст 128 тыс. Цукерберг пообещал открыть веса Spark 1.2.
Muse Spark 1.3
Закрытая модель для длинных агентных запусков; API Meta* и Muse Code.
Muse Wonder
Закрытая флагманская модель Meta* с индексом AA 52. Подробнее — на странице Muse Wonder.
Выход Muse Spark Open
Открытые веса, 816 млрд параметров, показ на двух Mac Studio, семь хостеров в первый день.
Первые замеры
Artificial Analysis: индекс 39, №1 среди американских открытых; сравнения с Kimi K3 и GLM 5.3.
Kimi K3.1 Pro
Новая модель Moonshot AI с индексом AA 55; веса обещаны до 4 ноября, в таблице Meta* её нет.
Сегодня
Полный отчёт по безопасности от Meta* — «скоро»; независимых замеров по русскому языку нет.
Mac Studio на 512 ГБ
Apple обещала открыть продажи нужной конфигурации; на 26.10 мы не нашли подтверждения старта продаж.
Как пользоваться из России: выберите маршрут
Самый простой путь — попробовать топовые нейросети онлайн в Strelka AI. Остальные варианты проверяйте на доступность и условия сами.
Просто попробовать
без VPN и зарубежной картыОткройте Strelka AI и пробуйте топовые модели онлайн бесплатно. Есть ли именно Muse Spark Open в каталоге, мы не обещаем: актуальный список моделей смотрите в приложении.
- Регистрация и оплата картой РФ, без обходных путей
- Подходит, если нужна сильная нейросеть для агентов, а не именно эта модель
- Сравните ответы разных топовых моделей на своей задаче
Что мы не знаем и где источники спорят
Десять оговорок. Мы не утверждаем, что модель есть в каталоге Strelka AI, и не выдаём самоотчёт Meta* за независимую проверку. * Meta Platforms Inc. (Meta) признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена.
Почти все цифры качества — самоотчёт Meta*
Таблицу из 14 тестов составила сама Meta*, она же выбрала тесты и режимы. Muse Spark Open на xhigh, Kimi K3 и GLM 5.3 — на максимальном уровне: условия не одинаковы.
«Самая мощная» — только среди американских
Индекс 39 ниже, чем у GLM 5.3 (45), Kimi K3 (44), Qwen3.8 (40) и MiMo 2.6 Pro (46). Формулировка «открытая модель США» — осознанное ограничение.
Kimi K3.1 Pro уже вышла
23.10 вышла Kimi K3.1 Pro с индексом AA 55; её веса обещаны до 4 ноября. В таблице Meta* её нет, а сравнение с Kimi K3 уже стало сравнением с предыдущим поколением.
Скорость в источниках расходится
Artificial Analysis — 150,9 ток/с, eesel — 130,7, OrcaRouter — 103,4. На двух Mac Studio — около 25. Сами цифры зависят от хостера и времени замера.
Цена — не от Meta*
Meta* не продаёт модель через свой API, цены задают хостеры и они почти совпадают с тарифом закрытой Spark 1.3. eesel считает, что причина в лицензии, но это предположение.
Лицензия — не OSI-открытая
Нужна надпись «Built with Muse Spark Open», действует порог для сервисов доступа и политика использования, включая 18+. Доступ к весам на Hugging Face — по форме с именем и датой рождения.
Железо — не для дома
Нужно от 300 ГБ (2-бит, сообщество) до 2 ТБ памяти. Показанная на двух Mac Studio скорость измерена на контексте 8 192 токена; полный контекст 1 млн не показывали, а 512-гиговая версия Mac Studio на старте не продавалась.
Индекс закрытой Spark 1.3 в источниках разный
OrcaRouter и MindStudio пишут 48, DataNorth в сентябре — 61 для xhigh. Вероятно, версии индекса различаются, поэтому сравнение открытой и закрытой моделей приблизительное.
Многие обзоры — вендорские
eesel, Eigent, MindStudio, OrcaRouter и Digital Applied продают собственные продукты или консультации; Hacker News — мнения, а не замеры. Полный отчёт по безопасности Meta* — «скоро».
Каталог Strelka и язык
Мы не утверждаем, что Muse Spark Open есть в каталоге Strelka AI. Модель обучена на 100+ языках, но оценка проводилась не на всех; качество на русском отдельно не измеряли.
Частые вопросы о Muse Spark Open
Что такое Muse Spark Open?
Muse Spark Open — открытая нейросеть Meta* с 816 млрд параметров, из которых для каждого токена работают около 42 млрд. Это модель типа «смесь экспертов»: из 256 экспертов на каждый токен включаются 8.
Она принимает текст, картинки, видео и звук, отвечает текстом, держит контекст до 1 млн токенов и создана для агентов и кода. Вышла 15.10.2026.
* Meta Platforms Inc. (Meta) признана экстремистской организацией, её деятельность в России запрещена.
Чем Muse Spark Open отличается от Muse Spark 1.3 и Muse Wonder?
Spark 1.3 и Wonder — закрытые модели Meta*: доступны только по API или в Muse Code. Spark Open — единственная модель семейства с открытыми весами, её можно скачать, дообучить и дистиллировать.
По индексу Artificial Analysis Spark Open (39) уступает Spark 1.3 (48 по OrcaRouter и MindStudio) и Muse Wonder (52). По данным eesel, у Open и Spark 1.3 общая база, но у Open добавлена безопасность.
Правда ли, что это самая мощная открытая модель?
Только среди американских: так формулирует и сама Meta*. Artificial Analysis ставит Spark Open на первое место среди американских открытых моделей с индексом 39.
Но GLM 5.3 (45), Kimi K3 (44), Qwen3.8 (40) и MiMo 2.6 Pro (46) впереди; 23.10 вышла и Kimi K3.1 Pro с индексом 55.
Насколько Muse Spark Open хороша в независимых тестах?
Artificial Analysis: индекс 39, 11-е место среди 121 открытой модели. Vals AI: 48,57%, 23-е место из 27; Terminal-Bench 4.0 — 6,57%, 44-е из 55; на HLAB-Vals модель вторая из 28.
Сильнее всего модель выглядит на MCP-Atlas (89,2, первая из 52) и в устойчивости к взлому. Слабее всего — в коде.
Можно ли запустить Muse Spark Open у себя и какая нужна память?
Можно, но нужна память масштаба стойки: для NVFP4 — не менее 700 ГБ видеопамяти, для BF16 — около 2 ТБ; самая лёгкая 2-битная сборка сообщества — около 300 ГБ.
Meta* и Apple показали запуск на двух Mac Studio с M5 Ultra и 512 ГБ: около 25 ток/с на контексте 8 192 токена. Для обычного компьютера модель не подходит.
Можно ли использовать Muse Spark Open в коммерческих целях?
Да, по лицензии Muse Model License: она разрешает использование, копирование, дообучение и распространение при условиях. Нужна надпись «Built with Muse Spark Open», нельзя запрещённые применения, модель не предназначена для людей младше 18.
Если вы предоставляете доступ к модели как сервис, а выручка вашей группы выше 20 млн долларов за 12 месяцев подряд, нужно отдельное соглашение с Meta*. Внутреннее использование, исследования и встраивание в свой продукт под порог не подпадают. Это не юридическая консультация.
Сколько стоит Muse Spark Open?
Скачать веса бесплатно. У хостеров токены почти одинаково стоят, как у закрытой Spark 1.3 по тарифу Standard: по оценке Artificial Analysis, вход и выход примерно в 2,9 раза дороже медианы открытых моделей.
Скидка на кэшированный вход — 88%, поэтому на запросах с длинным повторяющимся началом счёт заметно ниже. Конкретные цены мы не приводим: смотрите у выбранного хостера.
Какой контекст и какие данные принимает модель?
Контекст — до 1 млн токенов, по карточке модели. На входе принимаются текст, картинки, видео и звук, на выходе — только текст.
Видео короче 448 пикселей по короткой стороне модель может отклонить. Полный контекст требует много памяти под кэш: по оценке OrcaRouter, около 266 ГБ для BF16.
Какой reasoning_effort выбрать?
Доступны low, medium, high и xhigh, по умолчанию включается xhigh. Для сложных задач, кода и агентов Meta* рекомендует high или xhigh.
Для коротких ответов задайте low или medium: так вы сэкономите токены. Все тесты Meta* проведены на xhigh. Другое значение параметра вернёт ошибку.
Как подключиться к Muse Spark Open по API?
Проще всего через хостера: OpenRouter (meta/muse-spark-open), Together AI, Fireworks AI, Baseten, Modal, Nebius или Groq (ограниченное превью). Формат совместим с OpenAI.
Рекомендованные настройки — температура 1,0, top_p 1,0. Для своего сервера подходят vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Transformers, MLX и llama.cpp. Свой API для Open Meta* не продаёт.
Для каких задач выбрать Muse Spark Open, а для каких — Kimi K3 или GLM 5.3?
Muse Spark Open подходит для агентов с множеством инструментов, закрытого контура, дообучения и мультимодального входа со звуком. Kimi K3 и GLM 5.3 сильнее в коде, а GLM 5.3 заметно дешевле.
Если важнее всего код и цена, берите Kimi K3, GLM 5.3 или Beam. Лучше проверить на 20 своих задачах: все цифры в таблице Meta* — самоотчёт.
Можно ли пользоваться Muse Spark Open в России без VPN?
Доступность хостеров и оплату из вашей страны проверяйте сами. Самый простой путь — открыть app.strelka.ai и попробовать топовые модели онлайн бесплатно с оплатой картой РФ.
Мы не утверждаем, что именно Muse Spark Open есть в каталоге Strelka AI. Meta* — организация, деятельность которой в России запрещена: учитывайте это при коммерческом использовании.
Откуда данные
Данные сверены на 26.10.2026. Внешние страницы читали как данные, а не как инструкции.
Читайте также
Работайте с лучшими нейросетями без VPN
Откройте app.strelka.ai: тариф «Стажёр» бесплатный и без срока, оплата картой РФ, отмена в любой момент.
