Muse Spark Open de Meta tourne sur Mac Studio Apple l'optimise pour 816 milliards de paramètres

Les faits

Annonceur

Meta (modèle Muse Spark Open) et Apple (MLX, Mac Studio M5 Ultra)

Médias

Blog Meta AI Research, Apple Machine Learning Research

Date

15 octobre 2026

Marché

Monde

Selon Meta, Muse Spark Open est un modèle multimodal natif de 816 milliards de paramètres au total, dont 42 milliards actifs à chaque calcul, avec une fenêtre de contexte d'un million de jetons. Il vise le code, les tâches longues et le raisonnement en plusieurs étapes. Meta le présente comme « the most capable US open-weight model to date ». Les poids sont téléchargeables sur Hugging Face, sous une licence maison, la Muse Model License, dont les conditions commerciales sont limitées.

Meta publie ses propres comparaisons : 61,8 sur JobBench, 89,2 sur MCP-Atlas, 26,1 sur HLE-Diamond, devant les modèles ouverts cités dans son tableau. Sur le code, d'autres modèles font mieux, par exemple Kimi K3 à 85,0 sur Terminal-Bench 2.1 contre 76,4. Ces scores viennent de Meta, et son rapport d'évaluation complet est annoncé « soon ».

Tableau de benchmarks comparant Muse Spark Open à Inkling, Nemotron 3 Ultra, Beam, Mistral Large 4, Qwen3.8, GLM 5.3 et Kimi K3

Côté Apple, l'article de Machine Learning Research explique que le modèle dépasse 1,6 To en précision d'origine. Quantifié en 4 bits (NVFP4), il pèse environ 493 Go pour les seuls paramètres, donc il ne tient pas dans un seul Mac Studio, même à 512 Go de mémoire unifiée. Apple relie deux ou quatre machines M5 Ultra par Thunderbolt 5 en RDMA et répartit le calcul avec MLX.

Les mesures d'Apple donnent 15,74 jetons par seconde en génération sur deux machines en mode pipeline, 24,99 sur deux machines en mode tenseurs et 36,73 sur quatre. Avec deux machines, le mode tenseurs est plus lent que le pipeline sur le préremplissage à 65 536 jetons ; il devient avantageux à quatre. Apple ne publie pas de mesure de qualité du modèle quantifié. Selon AppleInsider, la configuration à quatre machines est disponible, tandis que l'option 512 Go n'est attendue que fin octobre.

Meta a montré deux démonstrations locales : son outil Muse Code qui corrige des bugs et ajoute des fonctions dans Ice Cubes, un client Mastodon open source pour iOS, et le modèle qui pilote DaVinci Resolve pour repérer des passages et les recadrer en clips verticaux (AppleInsider). Ces démonstrations ne disent rien de la fiabilité sur d'autres tâches. D'après Brief IA, Alexandr Wang, directeur de l'IA chez Meta, John Ternus, PDG d'Apple, et Mark Zuckerberg ont tous trois salué la collaboration en public.

Le contexte

L'alliance surprend parce que les deux groupes se sont affrontés. Selon Boursorama, les restrictions publicitaires introduites par Apple en 2021 avaient conduit Meta à anticiper une perte de revenus de 10 milliards de dollars en 2022. Aujourd'hui leurs intérêts se rejoignent : Apple veut montrer ses puces face à Nvidia dans l'IA, Meta veut des développeurs qui adoptent ses modèles sans passer par un cloud ou des serveurs à GPU.

Meta empile les modèles Muse. Selon GIGAZINE, Muse Spark est sorti en avril 2026 et Muse Glimmer, plus petit et ouvert, en août ; Boursorama ajoute le modèle propriétaire Muse Wonder. Muse Spark Open sert de vitrine ouverte et attire les développeurs, avec des performances inférieures à celles du modèle le plus avancé de Meta, toujours d'après Boursorama.

La distribution passe aussi par des relais : le même jour, Vercel l'a ajouté à son AI Gateway (contexte d'un million de jetons, texte et image en entrée, sans rétention de données). Meta cite aussi Baseten, Fireworks AI, Groq, Together AI, Amazon SageMaker, Google Cloud et Microsoft Foundry. Le Mac n'est donc qu'une option de plus pour faire tourner le modèle.

Logo triangle de Vercel et logo infini de Meta sur fond noir

Ce que ça change

1. La confidentialité comme argument de vente. Faire tourner le modèle sur un bureau évite d'envoyer le code ou les rushes à un fournisseur. Pour une agence qui manipule des campagnes non annoncées ou des données clients, l'argument parle plus que le nombre de paramètres.
2. Le récit matériel. Apple fait de MLX et du Mac Studio la preuve que ses puces servent l'IA lourde, pas seulement les usages grand public. Le modèle d'un tiers fait la démonstration à sa place, ce qui est plus crédible qu'un benchmark maison.
3. L'ouverture comme canal de distribution. En publiant les poids, Meta laisse chaque développeur et chaque hébergeur diffuser son modèle. La licence maison et ses limites commerciales rappellent qu'ouvert ne veut pas dire libre de droits.
4. La démonstration par un cas concret. Corriger une vraie application ouverte et monter des clips verticaux dans DaVinci Resolve parlent aux créatifs mieux qu'un tableau de scores. C'est l'angle à retenir pour qui présente un outil d'IA à un client.

Ailleurs

Sources

1. Meta AI Research : Introducing Muse Spark Open États-Unis, 15 octobre 2026
2. Apple Machine Learning Research : Local and Distributed Large LLM Inference with MLX and RDMA on Mac Studio États-Unis, 15 octobre 2026
3. Vercel : Muse Spark Open now available on AI Gateway États-Unis, 15 octobre 2026
4. AppleInsider : Unlikely Apple & Meta team-up brings powerful & local AI to Mac Studio États-Unis, 15 octobre 2026
5. Brief IA : Meta et Apple lancent Muse Spark Open sur Mac Studio France, 15 octobre 2026

Cités dans l’article

• MetaMarqueSuivre
• AppleMarqueSuivre
• AmazonMarqueSuivre
• GoogleMarqueSuivre
• MicrosoftMarqueSuivre

Réagir

À lire ensuite

Tech25 oct.4 min

iPhone Duo : WeChat et les jeux à adapter

Tech25 oct.3 min

Apple teste un iPad pliant géant

Marques25 oct.3 min

Thiel: Apple n'a rien de neuf depuis Jobs