Meta फिर से खुले वेट्स की दौड़ में
Meta ने Muse Spark Open जारी किया है — जन्म से ही मल्टीमॉडल एक मॉडल, जिसमें कुल 816 अरब पैरामीटर हैं और प्रति टोकन 42 अरब सक्रिय रहते हैं, कॉन्टेक्स्ट विंडो दस लाख टोकन का है, और वेट्स Hugging Face पर खुले हैं। Meta इसे “अब तक का सबसे सक्षम अमेरिकी खुले-वेट मॉडल” बताती है और इसे कोडिंग तथा एजेंट-आधारित काम के लिए पेश करती है: लंबे क्षितिज वाले काम, कई चरणों वाली सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग, और ऐसे काम जो सेकंडों में नहीं, घंटों में पूरे होते हैं।
Llama शृंखला के बाद यह कंपनी का पहला बड़ा खुला रिलीज़ है, और यह ऐसे मैदान में उतरा है जहाँ डाउनलोड किए जा सकने वाले सबसे मज़बूत मॉडल चीनी रहे हैं। Meta इसे Qwen 3.8, GLM 5.3 और Kimi K3 के सामने रखती है, और The Decoder की रिपोर्ट है कि Meta के अपने आँकड़ों में यह एजेंट, ज्ञान-और-तर्क तथा मल्टीमॉडल श्रेणियों में तीनों से आगे है, कोडिंग में कुछ से पीछे, और Meta के भुगतान वाले Muse Wonder Full मॉडलों से काफ़ी नीचे। ये कंपनी के ही आँकड़े हैं; पूरी मूल्यांकन रिपोर्ट, Meta के अनुसार, जल्द आएगी।
असली ख़ूबी विरलता में है
816 अरब पैरामीटर वाला ऐसा मॉडल जो प्रति टोकन सिर्फ़ 42 अरब जलाता है, उन लोगों के लिए बना है जिनके पास डेटा सेंटर नहीं है। Meta का कहना है कि उसने जिन दो Apple M5 Ultra वाले Mac Studio का प्रदर्शन किया — हर एक में 512 GB तक एकीकृत मेमोरी और 1.2 TB/s बैंडविड्थ, और दोनों मिलकर लगभग एक टेराबाइट वाली एक ही मशीन की तरह — उन पर मॉडल MLX फ़्रेमवर्क के ज़रिए स्थानीय रूप से चला। प्रदर्शन बातचीत के नहीं, एजेंट के थे: ओपन-सोर्स iOS Mastodon क्लाइंट Ice Cubes में बग ठीक करना और नई सुविधाएँ जोड़ना, और DaVinci Resolve में फ़ुटेज देखना और काटना।
मॉडल चलाने का काम कई जगह फैला है। Meta का दावा है कि SGLang में उसके अपने Helion GPU कर्नेल Nvidia और AMD हार्डवेयर पर कर्नेल स्तर पर 1.03 से 3.95 गुना तेज़ी देते हैं, और AMD की MI350 पर सिरे से सिरे तक 3% का फ़ायदा। इन्फ़रेंस SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp और Unsloth पर चलता है, और AMD, Apple, Intel तथा Nvidia के लिए अनुकूलन हैं। वेट्स Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden और Microsoft Foundry Models पर भी हैं, और होस्टेड API Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter तथा Together AI से मिलते हैं। फ़ाइन-ट्यूनिंग PyTorch के TorchTitan से होती है।
“खुला”, शर्तों के साथ
वेट्स Muse Model License के तहत आते हैं, जिसे Meta सीमित व्यावसायिक शर्तों वाला लाइसेंस बताती है, जिसके तहत कई डेवलपर मॉडल मुफ़्त इस्तेमाल कर सकते हैं। The Decoder दो शर्तें गिनाता है: इस पर बनी हर चीज़ पर “Built with Muse Spark Open” का लेबल होना चाहिए, और 2 करोड़ डॉलर से अधिक सालाना आय वाले प्रदाताओं को इसे API सेवा के रूप में बेचने के लिए Meta से अलग समझौता करना होगा। यह Meta के खुले रिलीज़ का जाना-पहचाना रूप है: डाउनलोड करने योग्य, बदलने योग्य, और पूरी तरह ओपन सोर्स नहीं।
सुरक्षा पर Meta कहती है कि मॉडल को खुले वेट्स से जुड़े जोख़िमों के लिए अतिरिक्त पोस्ट-ट्रेनिंग दी गई और उसने कंपनी के Meta Superintelligence Scaling Framework की रिलीज़ सीमाएँ पार कीं।
आगे किस पर नज़र
वादा की गई मूल्यांकन रिपोर्ट का इंतज़ार करना चाहिए, क्योंकि अब तक की हर तुलना ख़ुद Meta की है। दूसरी परीक्षा यह है कि क्या Meta के बाहर कोई दो Mac Studio वाले प्रदर्शन को इतनी रफ़्तार से दोहरा पाता है कि वह महज़ एक नमूना साबित होने से आगे जाए।
