L'IA di Meta da 816 miliardi di parametri gira su due Mac Studio

16/10/2026 ECONOMIA Condividi Preferisci Informazione.News su Google

Redazione Economia   -   Un modello di intelligenza artificiale da 816 miliardi di parametri che funziona direttamente sulla scrivania, senza ricorrere ai server cloud. È il risultato della collaborazione tra Meta e Apple per Muse Spark Open, il nuovo modello a pesi aperti ottimizzato per i Mac Studio con chip M5 Ultra. Meta ha rilasciato i pesi della versione scaricabile del modello Muse Spark, quello con cui in primavera è tornata a competere tra le grandi dell'IA, e ora punta a riprendersi quel terreno nei modelli aperti che aveva conquistato con la famiglia Llama e poi ceduto alle soluzioni cinesi.

Come funziona l'esecuzione in locale

Per eseguirlo in locale servono due Mac Studio con 512 GB di memoria unificata ciascuno, collegati tra loro tramite Thunderbolt 5 e tecnologia RDMA. Il modello in precisione nativa occuperebbe più di 1,6 TB di memoria per i soli parametri; nella versione a 4 bit il footprint scende a circa 493 GB, ma resta comunque troppo per una singola macchina, da qui la necessità di distribuire il carico su due computer.

La memoria unificata dei chip Apple Silicon e il framework MLX, aggiornato da Apple per l'occasione, permettono ai due Mac Studio di comportarsi come un unico sistema con circa un terabyte di memoria condivisa. La banda di memoria da 1,2 TB/s per chip è sufficiente a leggere la porzione di parametri necessaria per ogni token generato.

Le specifiche del modello

Muse Spark Open è un modello nativamente multimodale con 816 miliardi di parametri totali, di cui circa 42 miliardi attivati per ogni token grazie a un'architettura Mixture of Experts, e una finestra di contesto che arriva a un milione di token. È progettato soprattutto per la programmazione, il ragionamento articolato e i compiti agentici, quelli in cui l'IA esegue più operazioni in sequenza per raggiungere un risultato.

Tra le dimostrazioni pubblicate da Meta ci sono la correzione di bug e l'aggiunta di funzionalità a un client open source per iOS, e il montaggio video con DaVinci Resolve, dove il modello analizza i fotogrammi per selezionare le sequenze migliori e ritagliarle in verticale.

Il quadro dei benchmark e le alternative

Meta presenta Muse Spark Open come il modello statunitense a pesi aperti più capace realizzato finora. I confronti pubblicati nella model card includono NVIDIA Nemotron 3 Ultra, Thinking Machines Inkling e Beam, oltre a Mistral Large 4 e ai modelli cinesi Kimi K3, GLM 5.3 e Qwen3.8. Il vantaggio più netto riguarda l'uso di strumenti software: in MCP-Atlas il modello raggiunge l'89,2%, superando tutti i concorrenti considerati, mentre in JobBench si ferma al 61,8%, sostanzialmente allo stesso livello di GLM 5.3 e davanti a Kimi K3.

Nello sviluppo software la competizione appare più difficile, con il modello di Meta al 76,4% in Terminal-Bench 2.1 contro l'85% di Kimi K3 e l'83,9% di GLM 5.3. L'Artificial Analysis Intelligence Index assegna a Muse Spark Open un punteggio di 39, vicino a Qwen3.8 e Mistral Large 4 ma inferiore a GLM 5.3 e Kimi K3.

Quanto costa la configurazione

Il Mac Studio con M5 Ultra parte da 6.699 euro, ma Apple riserva la capacità da 512 GB alla versione con CPU a 36 core e GPU a 80 core, non ancora ordinabile e disponibile dalla fine di ottobre. Già una configurazione con 256 GB supera gli 11.000 euro, quindi l'investimento per due macchine da 512 GB sarà sensibilmente superiore. Esiste anche una seconda possibilità indicata da Meta: quattro Mac Studio M5 Ultra con 256 GB ciascuno, che distribuiscono il lavoro su più computer aumentando però il numero di macchine e collegamenti necessari.

Chi non vuole affrontare la spesa può accedere al modello tramite le API dei fornitori che lo ospitano, tra cui Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI, oppure scaricare i pesi da Hugging Face per configurazioni compatibili.

La licenza e i limiti d'uso

I pesi sono rilasciati con la licenza Muse Model License, che prevede termini commerciali limitati e consente a molti sviluppatori di usare il modello gratuitamente. Non si tratta dunque di open source completo, ma di open weight: i file addestrati sono scaricabili e modificabili, mentre le condizioni d'uso restano soggette a restrizioni per determinate applicazioni commerciali. Il modello può girare anche su altre piattaforme hardware, con supporto per SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.

Cpp e Unsloth, e ottimizzazioni per acceleratori AMD, Intel e NVIDIA.