Meta đã ra mắt Muse Spark Open, mô hình AI trọng số mở có 816 tỷ tham số. Mô hình được thiết kế để chạy cục bộ trên máy Mac. Theo TechCrunch, mô hình có cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu mã thông báo, nhưng cần ít nhất 1 TB RAM để vận hành tại chỗ.
Các phát hiện chính về Muse Spark Open
Muse Spark Open hỗ trợ nhiều loại dữ liệu trong kiến trúc gốc. Mô hình hướng đến các nhiệm vụ lập trình phức tạp và công việc do tác tử thực hiện. Meta gọi đây là mô hình trọng số mở “có năng lực cao nhất” tại Mỹ, dựa trên kết quả đánh giá do công ty công bố ngày 15 tháng 10 năm 2026.
Theo các kết quả đánh giá của Meta, Muse Spark Open đạt hiệu năng cao hơn một số mô hình trọng số mở phổ biến khác. Các kết quả này do Meta công bố nên phản ánh phép đo và điều kiện thử nghiệm của chính công ty.
Khả năng xử lý các nhiệm vụ lập trình nhiều bước kết nối trực tiếp với cách một tác tử AI hỗ trợ lập trình đọc mã, tìm lỗi và thực hiện hành động thay cho người dùng.
Nội dung Muse Spark Open xử lý khi chạy cục bộ
Muse Spark Open có thể hoạt động tại chỗ trên máy tính Apple, nhưng yêu cầu phần cứng cao hơn phần lớn máy Mac thông thường. TechCrunch dẫn thông tin từ Engadget cho biết hệ thống cần ít nhất 1 TB RAM và hoạt động tốt nhất trên Mac Studio dùng chip M5 Ultra.
Thử nghiệm với Muse Code và Mastodon
Meta đã kết hợp Muse Spark Open với Muse Code, thiết bị đầu cuối lập trình bằng AI của hãng. Sau đó, công ty đưa hệ thống vào nhiều quy trình tác tử. Trong một thử nghiệm, Meta cho biết mô hình đã sửa mã cho một ứng dụng Mastodon, bao gồm “sửa lỗi, bổ sung tính năng và hoàn tất bản dựng”.
Công ty cũng dùng mô hình để điều khiển DaVinci Resolve. Theo Meta, Muse Spark Open có thể xem lại cảnh quay và cắt khung hình. Các thử nghiệm này đặt trọng tâm vào công việc trực tiếp trên máy tính, thay vì chỉ tạo câu trả lời trong một cửa sổ trò chuyện.
Yêu cầu triển khai tại chỗ
Chạy mô hình tại chỗ có thể giúp tổ chức kiểm soát việc triển khai. Cách này cũng giúp họ kiểm soát quá trình xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, yêu cầu bộ nhớ tối thiểu 1 TB khiến Muse Spark Open chưa phù hợp với phần lớn máy Mac phổ thông và đặt mô hình trong bài toán rộng hơn về hạ tầng AI và cách vận hành tài nguyên tính toán.
Mô hình trọng số mở có thể mang lại mức độ minh bạch và linh hoạt cao hơn so với mô hình đóng. Theo TechCrunch, cách tiếp cận này có thể giảm chi phí trong một số trường hợp. Meta hiện cung cấp Muse Spark Open qua nhiều nền tảng giao diện lập trình ứng dụng.
Bạn có thể theo dõi Sine để cập nhật cách các mô hình AI mới được đưa vào công việc thực tế trên máy tính cá nhân.
