Meta merilis Muse Spark Open untuk menantang model AI China, dengan keterbatasan perangkat keras dan penggunaan komersial

Model berparameter 816 miliar memasuki persaingan AI terbuka

Meta merilis Muse Spark Open pada 15 Oktober 2026, memberi para pengembang model kecerdasan buatan yang dapat mereka unduh, modifikasi, dan operasikan sendiri. Model ini memiliki 816 miliar parameter, mendukung jendela konteks 1 juta token dan, menurut Meta, dapat dijalankan pada dua komputer Apple M5 Ultra Mac Studio yang dikonfigurasi dengan memori memadai.

Rilis ini menghadirkan pesaing lain dari Amerika Serikat ke pasar yang telah dimasuki pengembang China dengan kemajuan besar. Penilaian Hugging Face yang diterbitkan pada Maret 2026 menemukan bahwa model China mencakup 41% unduhan selama setahun sebelumnya, melampaui model Amerika. Qwen dari Alibaba, Kimi dari Moonshot AI, dan GLM dari Z.ai termasuk di antara model yang bersaing memperebutkan perhatian pengembang yang ingin mengendalikan sistem AI mereka sendiri.

Meta menyebut Muse Spark Open sebagai model open weights Amerika paling mumpuni yang pernah mereka buat. Hasil pengujian internalnya memberikan gambaran lebih terperinci: model ini mengungguli beberapa pesaing yang tercantum dalam tes tertentu terkait penggunaan alat dan penyelesaian tugas, sementara pesaing dari China meraih skor lebih tinggi dalam beberapa evaluasi pengodean dan pekerjaan profesional.

Meta, perusahaan induk Facebook, Instagram, dan WhatsApp, juga tetap merahasiakan model tercanggihnya, Muse Wonder. Karena itu, rilis ini memiliki dua tujuan: menyebarkan teknologi yang dapat diadaptasi pengembang sekaligus mempertahankan produk yang lebih kuat untuk layanan komersial.

Bagi perusahaan, keputusan praktisnya mencakup lebih dari sekadar skor tolok ukur. Muse Spark Open menawarkan kendali atas penerapan dan data, tetapi kebutuhan memorinya cukup besar, dan lisensinya mewajibkan sejumlah perusahaan yang menjual akses ke model tersebut untuk memiliki perjanjian terpisah.

Yang dapat diunduh dan diubah pengembang

Meta Superintelligence Labs tercantum sebagai pembuat dalam kartu model Muse Spark Open resmi. Kartu tersebut menjelaskan sistem yang dirancang untuk pengodean, penalaran bertahap, dan penyelesaian tugas dengan perangkat lunak.

Bobot model adalah pengaturan numerik yang dipelajari selama pelatihan. Dengan menyediakan bobot untuk diunduh, pengembang lain dapat menjalankan model, menyesuaikan perilakunya, dan mengintegrasikannya ke dalam produk tanpa harus mengirim setiap permintaan ke Meta. Model tertutup umumnya hanya dapat diakses melalui layanan yang dikendalikan pengembangnya.

Open weights dan open source menunjukkan tingkat akses yang berbeda. Rilis open source yang lengkap juga akan menyediakan kode dan data pelatihan terkait dengan ketentuan yang sesuai. Muse Spark Open didistribusikan dengan lisensi Meta sendiri, yang menetapkan persyaratan penggunaan dan pendistribusian ulang.

Model ini menerima teks, gambar, video, dan audio, lalu menghasilkan teks. Pengembang dapat memakainya untuk memeriksa tangkapan layar, menafsirkan grafik, atau mengolah rekaman rapat bersama instruksi tertulis. Jendela konteks 1 juta token menentukan jumlah materi yang dapat dipertimbangkan sistem secara bersamaan. Token adalah unit kecil teks atau informasi lain yang dikodekan untuk diproses oleh sistem.

Ikhtisar model Meta menyoroti pengodean, pemahaman gambar dan dokumen, serta alur kerja yang melibatkan beberapa agen AI. Agen adalah sistem yang dapat mengambil langkah untuk menyelesaikan tugas, seperti memanggil alat, memeriksa hasilnya, lalu menentukan tindakan berikutnya.

Keunggulan Meta dan pesaing dari China

Tabel tolok ukur Meta memberi Muse Spark Open skor 61,8 pada JobBench, dibandingkan dengan 61,4 untuk GLM 5.3 dan 54,3 untuk Kimi K3. Pada MCP-Atlas, tes yang melibatkan penggunaan alat, Meta melaporkan skor modelnya sebesar 89,2, lebih tinggi dari Qwen3.8 yang mendapat 84,5, GLM 5.3 dengan 84,2, dan Kimi K3 dengan 82,3.

Dalam beberapa ukuran, hasil pengodean lebih mengunggulkan pesaing dari China. Pada Terminal-Bench 2.1, Meta melaporkan skor Muse Spark Open sebesar 76,4, dibandingkan dengan 83,9 untuk GLM 5.3 dan 85,0 untuk Kimi K3. Keunggulan Kimi mencapai 8,6 poin. Pada DeepSWE 1.1, Muse Spark Open memperoleh skor 60, dibandingkan dengan 67 untuk GLM dan 68 untuk Kimi.

Perbandingan DeepSWE menggunakan perangkat lunak agen pendamping yang diutamakan atau tersedia paling baik untuk tiap model. Perangkat lunak itu membantu mengatur pekerjaan, sehingga hasil yang dilaporkan mencerminkan kinerja model dalam konfigurasi tertentu. Meta juga menggunakan pengaturan penalaran dengan nama berbeda untuk model-model pesaing.

Meta melaporkan skor 39 untuk Muse Spark Open pada Artificial Analysis Intelligence Index, lebih tinggi daripada skor 26 untuk Inkling dari Thinking Machines dan 23 untuk Nemotron 3 Ultra dari Nvidia. Dalam tabel Meta, GLM 5.3 mendapat skor 45, Kimi K3 44, dan Qwen3.8 40. Angka-angka ini diterbitkan Meta dalam kartu modelnya.

Karena itu, keputusan pembelian bergantung pada jenis pekerjaan. Perusahaan yang membangun asisten untuk mengoordinasikan penggunaan alat mungkin lebih mempertimbangkan hasil yang berbeda dibandingkan tim yang meminta AI menyelesaikan masalah pemeliharaan perangkat lunak yang rumit. Rilis Meta unggul dalam tugas tertentu, tetapi menghadapi persaingan ketat di keseluruhan rangkaian pengujian.

Mengapa model yang dapat diunduh makin diminati

Angka unduhan 41% dari Hugging Face membantu menjelaskan tekanan komersial yang dihadapi pengembang Amerika. Model yang dapat diunduh memungkinkan organisasi mengembangkan sistem yang sudah ada alih-alih membayar untuk melatih model besar dari awal. Model tersebut juga dapat disesuaikan dengan istilah, prosedur, dan aplikasi khusus organisasi.

OpenRouter melaporkan bahwa model open weights menangani 60% volume token dari permintaan yang berasal dari Amerika Serikat di platformnya pada September. Pengembang China menyumbang sebagian besar lalu lintas yang melibatkan model terbuka. Angka tersebut menggambarkan aktivitas di OpenRouter, sedangkan angka Hugging Face mengukur unduhan di platform berbeda dalam periode berbeda.

Chief AI Officer Meta Alexandr Wang membingkai persaingan ini dalam konteks nasional. Ia berpendapat bahwa perusahaan Amerika perlu merilis model yang dapat digunakan secara luas oleh para pengembang.

Sebagian besar AI di dunia akan berjalan dengan model terbuka. Model itu seharusnya buatan Amerika.

Perusahaan dapat memilih tempat untuk meng-host model yang dapat diunduh, termasuk model yang dikembangkan di luar negeri. Menjalankan sistem di infrastruktur milik organisasi dapat menjaga prompt dan dokumen tetap berada di lingkungan tersebut, selama alat dan layanan yang terhubung dikonfigurasi sesuai. Lokasi pemrosesan bergantung pada penerapan yang dipilih pelanggan.

Dua komputer desktop dengan kebutuhan memori besar

Pengumuman Meta pada 15 Oktober menjelaskan konfigurasi Apple yang menggunakan dua M5 Ultra Mac Studio, masing-masing dengan memori terpadu hingga 512 GB. Kerangka kerja MLX dari Apple memungkinkan kedua komputer bekerja bersama dan menampung model menggunakan sekitar satu terabita memori.

Muse Spark Open menggunakan arsitektur mixture of experts. Model ini memiliki banyak kelompok parameter khusus, tetapi hanya mengaktifkan beberapa di antaranya untuk setiap token yang diproses. Dari total 816 miliar parameter, 42 miliar aktif pada satu waktu, atau sekitar 5,1% dari keseluruhan. Hal ini mengurangi komputasi yang diperlukan untuk setiap langkah, sementara penyimpanan model secara keseluruhan tetap membutuhkan memori besar.

Kartu model mencantumkan kebutuhan memori akselerator minimal 700 GB untuk versi NVFP4 dan 2 TB untuk BF16. Keduanya adalah format numerik berbeda untuk menyimpan bobot. NVFP4 menggunakan lebih sedikit bit dan memori; BF16 membutuhkan lebih banyak memori, sementara Meta mencatat bahwa inferensi terkompresi dapat menimbulkan sedikit perbedaan kualitas dalam beberapa kasus.

Konfigurasi Mac Studio Apple dengan memori 512 GB dijadwalkan hadir pada akhir Oktober, tetapi harganya belum diumumkan saat peluncuran. Komputer dengan cip M5 Ultra yang diperlukan dan memori 256 GB dibanderol mulai dari $10.799. Empat unit dengan harga tersebut akan berharga $43.196 sebelum pajak dan aksesori, serta memberikan kapasitas memori gabungan yang sama dengan konfigurasi dua komputer yang diusulkan.

Meta mendemonstrasikan alur kerja lokal yang mencakup perubahan pada Ice Cubes, aplikasi Mastodon, dan penggunaan DaVinci Resolve untuk memeriksa rekaman serta menyiapkan potongan video vertikal. Meta tidak memberikan harga keseluruhan ataupun angka kecepatan pembuatan teks yang terukur untuk konfigurasi dua komputer tersebut.

Apple dan Meta menemukan titik temu

Apple dan Meta bekerja sama selama berbulan-bulan untuk menyiapkan penerapan ini. Kemitraan tersebut menyatukan perusahaan-perusahaan yang hubungannya sempat menegang akibat perselisihan tentang privasi dan iklan. Meta memperkirakan perubahan privasi Apple yang diperkenalkan pada 2021 akan mengurangi pendapatannya sebesar $10 miliar pada 2022.

Meta sebelumnya telah membeli ratusan komputer Mac untuk tim Superintelligence-nya bereksperimen dengan AI lokal dan agen. Wang menyebut peneliti AI sekaligus mantan direktur Apple, Daniel Gross, sebagai salah satu alasan kolaborasi tersebut terwujud.

Apple mendapat kesempatan menunjukkan kemampuan perangkat kerasnya dalam menjalankan model AI berukuran sangat besar di luar pusat data. Meta mendapat jalur penerapan tambahan bagi pengembang yang ingin bekerja secara lokal. Belum ada komitmen publik dari kedua perusahaan untuk memperluas kemitraan ini.

Meta juga mendukung perangkat keras AMD, Intel, dan Nvidia melalui beberapa mesin inferensi, yaitu perangkat lunak yang menjalankan model terlatih. Dalam pengumumannya, Meta mencantumkan SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp, dan Unsloth.

Peningkatan kinerja berbeda-beda menurut komponen dan sistem. Meta melaporkan peningkatan kecepatan 1,03 hingga 3,95 kali untuk kernel GPU Helion tertentu, yaitu rutinitas komputasi kecil. Untuk keseluruhan alur kerja pada perangkat keras AMD MI350, Meta melaporkan peningkatan kecepatan sebesar 3%.

Hal yang diizinkan dalam penggunaan gratis dan batasannya

Lisensi Muse Model mengizinkan banyak pengembang untuk menjalankan, memodifikasi, dan mengadaptasi model tanpa membayar Meta. Ketentuan komersial khusus berlaku bagi perusahaan yang memenuhi kriteria dan menyediakan model sebagai layanan, yakni menjual akses pelanggan ke model yang di-host.

Jika pemegang lisensi dan afiliasinya melampaui total pendapatan kotor $20 juta dalam periode 12 bulan berturut-turut, aktivitas penyediaan model yang memenuhi kriteria mengharuskan mereka memberi tahu Meta dan membuat perjanjian tertulis terpisah. Perhitungan pendapatan mencakup perusahaan dan afiliasinya, bukan hanya penjualan yang dihasilkan Muse Spark Open.

Penggunaan internal dan aktivitas lain yang disebutkan mendapat pengecualian dari ketentuan tersebut. Lisensi itu juga mewajibkan produk yang menggunakan model atau turunannya yang tercakup untuk menampilkan atribusi "Built with Muse Spark Open." Karena itu, perusahaan yang berencana menerapkan model ini perlu memeriksa aktivitas yang akan dilakukan serta ketentuan yang berlaku.

Pengembang dapat mengunduh bobot model melalui Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face, dan Microsoft Foundry Models. Akses yang di-host tersedia melalui Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, dan Together AI.

Together AI mencantumkan harga tanpa server sebesar $1,25 per satu juta token masukan dan $4,25 per satu juta token keluaran. Dengan tarif tersebut, pemrosesan 1 juta token masukan dan pembuatan 1 juta token keluaran akan berbiaya $5,50. Biaya pengoperasian lokal bergantung pada belanja perangkat keras, tingkat pemakaian, listrik, dan dukungan teknis.

Upaya keselamatan tak berhenti pada pengunduhan

Meta menyatakan Muse Spark Open merupakan turunan Muse Spark, yang dirilis pada Agustus, dengan pelatihan keselamatan tambahan agar siap digunakan di luar sistem perlindungan internal Meta. Kartu modelnya mengevaluasi konten berbahaya, tindakan yang dilakukan melalui alat, privasi, serta risiko terkait keamanan siber, kimia, biologi, dan hilangnya kendali.

Meta melaporkan bahwa model yang dirilis menolak 99,2% upaya dalam tolok ukur jailbreak keamanan siber internalnya. Jailbreak adalah upaya untuk membuat model mengabaikan batasannya. Dalam gabungan tiga rangkaian pengujian keamanan siber lainnya, Meta melaporkan tingkat penolakan sebesar 94,8%.

Pengembang tetap bertanggung jawab saat menghubungkan model ke sistem nyata. Meta merekomendasikan perlindungan yang disesuaikan dengan aplikasi, termasuk konfirmasi manusia sebelum tindakan yang tidak dapat dibatalkan. Asisten yang dapat mengedit kode, memindahkan berkas, atau memanggil alat eksternal memerlukan kendali atas tindakan yang boleh dilakukannya.

Kartu model menyebutkan bahwa sistem dapat menghasilkan tanggapan yang tidak akurat, bias, atau tidak pantas, serta melakukan kesalahan saat menjalankan penalaran kompleks. Model ini dilatih dengan data dalam lebih dari 100 bahasa, tetapi Meta belum mengevaluasi setiap bahasa yang disertakan dalam pelatihan. Pengembang yang mengadaptasi model harus menguji aplikasi dan bahasa mereka sendiri, terutama setelah mengubah bobot atau perilakunya.

Rilis yang juga mendukung bisnis tertutup Meta

Meta tetap merahasiakan Muse Wonder, modelnya yang lebih canggih. Wang mengatakan pertimbangan keselamatan dan kemampuan turut menentukan model mana yang dirilis perusahaan agar dapat diunduh pihak lain.

Karena pertimbangan keselamatan dan kemampuan, kami umumnya tidak akan membuka model kami yang paling canggih.

Meta juga memandang akses gratis sebagai cara untuk menarik pengembang yang kelak mungkin membayar lebih banyak alat dan kapasitas komputasi melalui bisnis cloud yang direncanakan. Pengembang dapat mulai bereksperimen secara mandiri, lalu membeli layanan yang di-host ketika kebutuhannya bertambah.

Jadwal persaingan tidak hanya melibatkan Meta. Mistral dari Prancis mengumumkan Mistral Large 4 pada awal Oktober, menyebutnya sebagai model terbesar dan paling mumpuni yang pernah dibuat perusahaan, dengan total 1 triliun parameter dan 49 miliar parameter aktif. Bobot model tersebut dijadwalkan dipublikasikan pada 27 Oktober. Reflection AI juga berencana merilis model Beam pada Oktober.

Tonggak utamanya adalah:

• Agustus 2026: Meta merilis Muse Spark dan model open weights yang lebih kecil, Muse Glimmer.
• Awal Oktober: Mistral mengumumkan Mistral Large 4.
• 15 Oktober: Meta merilis Muse Spark Open.
• Akhir Oktober: Konfigurasi Mac Studio Apple dengan memori 512 GB dijadwalkan tersedia.
• 27 Oktober: Mistral menjadwalkan publikasi bobot Large 4.

Rilis Meta memberi organisasi satu lagi model mumpuni yang dapat mereka operasikan dan adaptasi sendiri. Daya tariknya bertumpu pada kombinasi kinerja dalam berbagai tugas, opsi penerapan lokal, dan ketentuan lisensi, sementara strategi komersial perusahaan tetap menempatkan teknologi tercanggihnya di balik layanan berbayar.

Poin Utama

• Meta merilis Muse Spark Open pada 15 Oktober 2026, dengan total 816 miliar parameter dan 42 miliar parameter aktif pada satu waktu.
• Model ini menerima teks, gambar, video, dan audio, menghasilkan teks, serta mendukung jendela konteks 1 juta token.
• Pengujian Meta menunjukkan keunggulan dalam penggunaan alat, sementara Kimi K3 dan GLM 5.3 unggul dalam beberapa ukuran pengodean.
• Pengoperasian lokal membutuhkan memori besar. Konfigurasi desktop yang diusulkan Meta menggunakan dua M5 Ultra Mac Studio dengan memori masing-masing 512 GB.
• Perusahaan penyedia model sebagai layanan yang memenuhi kriteria dan melampaui ambang pendapatan $20 juta perlu membuat perjanjian terpisah dengan Meta.
• Muse Wonder tetap tertutup, sementara Meta menggunakan model yang dapat diunduh untuk menarik pengembang dan calon pelanggan layanan cloud.