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Meta veröffentlicht Muse Spark Open: offene Gewichte mit Lizenzgrenzen
Meta stellt mit Muse Spark Open ein Modell mit 816 Milliarden Parametern und herunterladbaren Gewichten bereit. Die Lizenz verlangt eine Kennzeichnung und für Modelldienste ab 20 Millionen Dollar Umsatz einen eigenen Vertrag mit Meta.
Meta veröffentlicht Muse Spark Open: offene Gewichte mit Lizenzgrenzen
Meta stellt mit Muse Spark Open ein Modell mit 816 Milliarden Parametern und herunterladbaren Gewichten bereit. Die Lizenz verlangt eine Kennzeichnung und für Modelldienste ab 20 Millionen Dollar Umsatz einen eigenen Vertrag mit Meta.
Meta hat am 15. Oktober 2026 Muse Spark Open veröffentlicht, ein KI-Modell, dessen Gewichte Unternehmen herunterladen und selbst betreiben können. Das Modell hat 816 Milliarden Parameter, von denen 42 Milliarden aktiv sind, und ein Kontextfenster von einer Million Token.
Meta beschreibt das Modell in seinem Forschungsblog als nativ multimodal und für Programmier- und Agentenaufgaben ausgelegt. Die Modellkarte auf Hugging Face nennt Lizenzbedingungen und von Meta selbst gemessene Benchmarkwerte; TechCrunch bestätigt Veröffentlichung, Eckdaten und den Schwerpunkt auf lokalen Betrieb.
Wo das Modell verfügbar ist
Über Programmierschnittstellen ist Muse Spark Open nach Meta-Angaben bei Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter und Together AI nutzbar. Die Gewichte lassen sich über Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden und Microsoft Foundry Models beziehen. Unterstützt werden gängige Inferenz-Software wie vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX und llama.cpp.
Für den Betrieb außerhalb eines Rechenzentrums nennt Meta zwei Mac Studio mit M5-Ultra-Chip und jeweils 512 Gigabyte Arbeitsspeicher. TechCrunch verweist unter Berufung auf Engadget auf einen Bedarf von mindestens einem Terabyte RAM. „Lokal“ heißt hier also nicht Arbeitsplatzrechner, sondern spezialisierte, teure Hardware.
Was die Lizenz erlaubt – und was nicht
Wer Dritten über eine API oder eine ähnliche Schnittstelle Zugang zum Modell anbietet und dabei mit verbundenen Unternehmen in zwölf aufeinanderfolgenden Monaten mehr als 20 Millionen Dollar Bruttoumsatz erzielt, muss Meta vorher informieren und eine gesonderte schriftliche Vereinbarung schließen. Ausgenommen sind interne Nutzung, Forschung und der Einsatz als Bestandteil eines eigenen Produkts, das nicht als Modelldienst angeboten wird. Die Nutzungsrichtlinie schließt unter anderem Schadsoftware, Waffen, den Betrieb kritischer Infrastruktur, Betrug und Desinformation aus und erklärt, das Modell sei nicht für Personen unter 18 Jahren bestimmt.
Was das für Wohnungsunternehmen und Makler bedeutet
Für Unternehmen, die Mieter-, Kunden- oder Vertragsdaten nicht an externe KI-Dienste geben wollen, erweitert das Modell die Auswahl an selbst betreibbaren Optionen. Interne Anwendungen wie Dokumentenauswertung oder Assistenzfunktionen fallen nach der Modellkarte nicht unter die Umsatzschwelle. Die Kennzeichnungspflicht gilt dagegen auch für eigene Produkte und muss bei Kundenportalen oder Apps eingeplant werden.
Der wirtschaftliche Haken liegt in der Infrastruktur: Ein Modell dieser Größe erfordert Hardware oder Cloud-Kapazität, die für kleinere Unternehmen kaum ohne Dienstleister zu betreiben ist. Über die genannten API-Anbieter lässt es sich zwar ohne eigene Hardware testen, dann verlassen die Daten aber wieder das eigene Haus.
Grenzen der Aussage und offene Punkte
Meta bezeichnet Muse Spark Open als das leistungsfähigste offene Modell aus den USA. Die Benchmarkwerte in der Modellkarte stammen von Meta selbst. Sie zeigen kein durchgängig führendes Modell: Im Artificial Analysis Intelligence Index erreicht Muse Spark Open 39 Punkte, GLM 5.3 dagegen 45. Bei GPQA Diamond (89,0), OSWorld Verified (80,4) und Terminal-Bench 2.1 (76,4) liegen andere Modelle der Vergleichstabelle wie Kimi K3 oder Qwen3.8 vorn, bei MCP-Atlas (89,2) und JobBench (61,8) weist Meta den höchsten Wert der Vergleichstabelle aus.
Meta gibt an, das Modell habe zusätzliches Sicherheitstraining erhalten und die Schwellen des eigenen Superintelligence Scaling Framework für eine Veröffentlichung erfüllt; ein vollständiger Evaluationsbericht soll erst folgen. Trainiert wurde mit Daten aus mehr als 100 Sprachen, getestet aber nicht in allen. Zur Verfügbarkeit in der EU und zu regulatorischen Fragen äußern sich die geöffneten Quellen nicht.
Muse Spark Open steht unter der Muse Model License, nicht unter einer klassischen Open-Source-Lizenz. Laut Modellkarte müssen Produkte und Dienste, die das Modell oder Ableitungen nutzen, gut sichtbar den Hinweis „Built with Muse Spark Open“ tragen, etwa in Oberfläche, Dokumentation oder Einstellungen.
Meta hat am 15. Oktober 2026 Muse Spark Open veröffentlicht, ein KI-Modell, dessen Gewichte Unternehmen herunterladen und selbst betreiben können. Das Modell hat 816 Milliarden Parameter, von denen 42 Milliarden aktiv sind, und ein Kontextfenster von einer Million Token.
Meta beschreibt das Modell in seinem Forschungsblog als nativ multimodal und für Programmier- und Agentenaufgaben ausgelegt. Die Modellkarte auf Hugging Face nennt Lizenzbedingungen und von Meta selbst gemessene Benchmarkwerte; TechCrunch bestätigt Veröffentlichung, Eckdaten und den Schwerpunkt auf lokalen Betrieb.
Wo das Modell verfügbar ist
Über Programmierschnittstellen ist Muse Spark Open nach Meta-Angaben bei Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter und Together AI nutzbar. Die Gewichte lassen sich über Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden und Microsoft Foundry Models beziehen. Unterstützt werden gängige Inferenz-Software wie vLLM, SGLang, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX und llama.cpp.
Für den Betrieb außerhalb eines Rechenzentrums nennt Meta zwei Mac Studio mit M5-Ultra-Chip und jeweils 512 Gigabyte Arbeitsspeicher. TechCrunch verweist unter Berufung auf Engadget auf einen Bedarf von mindestens einem Terabyte RAM. „Lokal“ heißt hier also nicht Arbeitsplatzrechner, sondern spezialisierte, teure Hardware.
Was die Lizenz erlaubt – und was nicht
Wer Dritten über eine API oder eine ähnliche Schnittstelle Zugang zum Modell anbietet und dabei mit verbundenen Unternehmen in zwölf aufeinanderfolgenden Monaten mehr als 20 Millionen Dollar Bruttoumsatz erzielt, muss Meta vorher informieren und eine gesonderte schriftliche Vereinbarung schließen. Ausgenommen sind interne Nutzung, Forschung und der Einsatz als Bestandteil eines eigenen Produkts, das nicht als Modelldienst angeboten wird. Die Nutzungsrichtlinie schließt unter anderem Schadsoftware, Waffen, den Betrieb kritischer Infrastruktur, Betrug und Desinformation aus und erklärt, das Modell sei nicht für Personen unter 18 Jahren bestimmt.
Was das für Wohnungsunternehmen und Makler bedeutet
Für Unternehmen, die Mieter-, Kunden- oder Vertragsdaten nicht an externe KI-Dienste geben wollen, erweitert das Modell die Auswahl an selbst betreibbaren Optionen. Interne Anwendungen wie Dokumentenauswertung oder Assistenzfunktionen fallen nach der Modellkarte nicht unter die Umsatzschwelle. Die Kennzeichnungspflicht gilt dagegen auch für eigene Produkte und muss bei Kundenportalen oder Apps eingeplant werden.
Der wirtschaftliche Haken liegt in der Infrastruktur: Ein Modell dieser Größe erfordert Hardware oder Cloud-Kapazität, die für kleinere Unternehmen kaum ohne Dienstleister zu betreiben ist. Über die genannten API-Anbieter lässt es sich zwar ohne eigene Hardware testen, dann verlassen die Daten aber wieder das eigene Haus.
Grenzen der Aussage und offene Punkte
Meta bezeichnet Muse Spark Open als das leistungsfähigste offene Modell aus den USA. Die Benchmarkwerte in der Modellkarte stammen von Meta selbst. Sie zeigen kein durchgängig führendes Modell: Im Artificial Analysis Intelligence Index erreicht Muse Spark Open 39 Punkte, GLM 5.3 dagegen 45. Bei GPQA Diamond (89,0), OSWorld Verified (80,4) und Terminal-Bench 2.1 (76,4) liegen andere Modelle der Vergleichstabelle wie Kimi K3 oder Qwen3.8 vorn, bei MCP-Atlas (89,2) und JobBench (61,8) weist Meta den höchsten Wert der Vergleichstabelle aus.
Meta gibt an, das Modell habe zusätzliches Sicherheitstraining erhalten und die Schwellen des eigenen Superintelligence Scaling Framework für eine Veröffentlichung erfüllt; ein vollständiger Evaluationsbericht soll erst folgen. Trainiert wurde mit Daten aus mehr als 100 Sprachen, getestet aber nicht in allen. Zur Verfügbarkeit in der EU und zu regulatorischen Fragen äußern sich die geöffneten Quellen nicht.
Quellen
Transparenz: Konzept, Auswahlkriterien und inhaltliche Vorgaben stammen von Christian Hohlfeld. Recherche und Formulierung wurden nach diesen Vorgaben mit KI-Werkzeugen unterstützt. Redaktionell geprüft und freigegeben von Christian Heinrich Hohlfeld am .