# Meta veröffentlicht Muse Spark Open, ein multimodales MoE-Modell mit 816 Mrd. Parametern

> Das neue Modell mit offenen Gewichten verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video. Pro Token sind 42 Mrd. Parameter aktiv, das Kontextfenster fasst bis zu eine Million Token.

Oossa · 2026-10-15 · https://oossa.com/de/meta-releases-muse-spark-open-a-816-b-multimodal-moe-model

Meta hat Muse Spark Open am 15. Oktober 2026 angekündigt. Das Modell mit offenen Gewichten basiert auf einer Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) und kann Text, Bilder, Audio und Video in einem einzigen Prompt verarbeiten. Insgesamt hat das Modell rund 816 Milliarden Parameter, pro Token sind jedoch nur etwa 42 Milliarden aktiv. Dadurch kann es schneller laufen als ein herkömmliches Modell dieser Größenordnung. Das Kontextfenster fasst bis zu eine Million Token. So lassen sich lange Dokumente, Codebasen oder Videotranskripte in einem Durchgang verarbeiten.

## Was das Modell kann

Muse Spark Open ist auf „agentisches Programmieren“ ausgelegt: Es kann eine Codebasis analysieren, Code schreiben oder Fehler darin beheben und externe Tools aufrufen – auch während es Screenshots, Sprachnotizen oder Bildschirmaufnahmen auswertet. Als Ausgabe erzeugt das Modell ausschließlich Text, als Eingabe kann es jedoch beliebige Kombinationen verschiedener Modalitäten verarbeiten. Es ist in zwei Checkpoint-Formaten verfügbar: BF16 (etwa 1,5 TB) und als 4-Bit-Version im NVFP4-Format, die auf NVIDIA-Blackwell-GPUs läuft. Meta stellt Integrationsanleitungen für llama.cpp, vLLM, SGLang und weitere Inferenz-Frameworks bereit. Außerdem gibt es einen gehosteten Hugging Face Inference Endpoint mit einer OpenAI-kompatiblen API.

## Die Fakten

- Muse Spark Open hat insgesamt etwa 816 Milliarden Parameter, davon sind pro Token etwa 42 Milliarden aktiv.
- Jede MoE-Schicht nutzt 256 Experten; für jedes Token werden 8 davon ausgewählt.
- Als Eingabe verarbeitet das Modell Text, Bilder, Audio und Video, als Ausgabe erzeugt es ausschließlich Text.
- Das Kontextfenster fasst bis zu 1 000 000 Token. Dafür sind im BF16-Format etwa 266 GB KV-Cache erforderlich.
- Der BF16-Checkpoint ist etwa 1,5 TB groß; der 4-Bit-Checkpoint im NVFP4-Format läuft auf einem einzelnen NVIDIA-H200-Knoten.

## Warum es wichtig ist

Entwickler können nun ein einziges KI-Modell nutzen, das Code, Screenshots und Sprachnotizen versteht, statt zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen. Das könnte Aufgaben wie Debugging und Dokumentation beschleunigen. Allerdings benötigt das Modell weiterhin leistungsstarke GPUs oder einen gehosteten Endpoint und bleibt damit für Gelegenheitsnutzer ohne entsprechende Ressourcen außer Reichweite.

## Quellen und Referenzen

1. [Welcome Muse Spark Open: open-weight frontier multimodal mixture-of-experts model from Meta](https://huggingface.co/blog/meta-muse-spark-open) – Hugging Face, 2026-10-15
2. [New on OpenRouter: Meta: Muse Spark Open](https://openrouter.ai/meta/muse-spark-open) – OpenRouter API, 2026-10-15
3. [Muse Spark 1.2 Is Now Open Weights](https://pytorch.org/blog/muse-spark-open/) – PyTorch
4. [Meta launches an open-weight AI model that runs on Macs](https://techcrunch.com/2026/10/15/meta-launches-an-open-weight-model-that-runs-on-macs/) – TechCrunch, 2026-10-15
5. [Muse Spark Open is Meta's answer to Qwen, GLM, and Kimi in the open-weight race](https://the-decoder.com/muse-spark-open-is-metas-answer-to-qwen-glm-and-kimi-in-the-open-weight-race/) – The Decoder, 2026-10-15
6. [Muse Spark Open, an open-weight model for coding agents](https://www.baseten.co/blog/muse-spark-open-launch/) – Baseten
7. [Apple and Meta team up to make Muse AI model run on Mac computers](https://www.cnbc.com/2026/10/15/apple-meta-partner-ai.html) – CNBC, 2026-10-15
8. [Meta and Apple team up to make Muse AI models run better on Macs](https://www.theverge.com/news/1012293/meta-apple-muse-spark-open-ai-model-mlx) – The Verge, 2026-10-15

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-15