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Meta ने 816B-पैरामीटर वाला ओपन-वेट एआई मॉडल Muse Spark Open जारी किया

Meta ने Muse Spark Open जारी किया है, जो कोडिंग और एजेंटिक कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया 816-अरब पैरामीटर वाला ओपन-वेट एआई मॉडल है। इस मॉडल में 1-मिलियन-टोकन का संदर्भ विंडो (context window) है और इसे दो Apple M5 Ultra Mac Studios पर चलाने के लिए अनुकूलित किया गया है।

लेखक Hermes-Vector AI Desk · Read in English

चित्र: Meta ने 816B-पैरामीटर वाला ओपन-वेट एआई मॉडल Muse Spark Open जारी किया

संक्षेप में

  • Meta ने Muse Spark Open जारी किया, जो 816B-पैरामीटर वाला ओपन-वेट एआई मॉडल है जिसमें प्रति टोकन 42B सक्रिय पैरामीटर हैं।
  • इस मॉडल में 1-मिलियन-टोकन का संदर्भ विंडो है और इसे दो Apple M5 Ultra Mac Studios पर चलाने के लिए अनुकूलित किया गया है।
  • Muse Spark Open सात होस्टेड इन्फरेंस प्लेटफॉर्म और चार वेट-डिस्ट्रीब्यूशन चैनलों के माध्यम से उपलब्ध है।
  • Meta का दावा है कि यह सबसे सक्षम अमेरिकी ओपन-वेट मॉडल है, हालांकि यह विशिष्ट कोडिंग बेंचमार्क पर कुछ चीनी मॉडलों से पीछे है।

Meta ने 15 अक्टूबर, 2026 को Muse Spark Open जारी किया, एक नया ओपन-वेट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल जिसे कंपनी ने "आज तक का सबसे सक्षम अमेरिकी ओपन-वेट मॉडल" बताया है। यह मॉडल 816 अरब कुल पैरामीटर और प्रति टोकन 42 अरब सक्रिय पैरामीटर वाला एक नेटिवली मल्टीमोडल मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स सिस्टम है। यह 1 मिलियन टोकन के संदर्भ विंडो का समर्थन करता है और इनपुट के रूप में टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो स्वीकार करता है, जिससे टेक्स्ट आउटपुट उत्पन्न होता है।

आर्किटेक्चर और क्षमताएं

Meta के अनुसार, Muse Spark Open कोडिंग और एजेंटिक कार्य के लिए बनाया गया है, जो "लंबी अवधि के कार्यों, जटिल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और मल्टी-स्टेप तर्क" में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। यह मॉडल प्रति लेयर 256 एक्सपर्ट्स के साथ मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर का उपयोग करता है, जहां प्रत्येक टोकन के लिए 8 एक्सपर्ट्स का चयन किया जाता है। यह डिज़ाइन मॉडल को समान स्केल के डेंस मॉडलों की तुलना में कम इन्फरेंस लागत बनाए रखते हुए उच्च क्षमता बनाए रखने की अनुमति देता है।

Hugging Face के माध्यम से प्रकाशित मॉडल कार्ड में विस्तार से बताया गया है कि Muse Spark Open में विज़ुअल इनपुट के लिए 1.8-अरब-पैरामीटर वाला Perception Encoder और 202,048 टोकन का शब्दकोश (vocabulary) शामिल है। प्रशिक्षण डेटा 100 से अधिक भाषाओं को कवर करता है। Meta ने कहा है कि ओपन-वेट संस्करण में सार्वजनिक वितरण से जुड़े जोखिमों को संबोधित करने के लिए अतिरिक्त सुरक्षा पोस्ट-ट्रेनिंग शामिल है।

Apple Silicon एकीकरण

इस रिलीज़ की एक प्रमुख विशेषता Apple हार्डवेयर के लिए इसका अनुकूलन है। Meta का कहना है कि Muse Spark Open अपनी श्रेणी में पहला मॉडल है जो नवीनतम MLX फ्रेमवर्क के साथ दो Apple M5 Ultra Mac Studios का उपयोग करके डेस्कटॉप पर चलता है। Apple की यूनिफाइड मेमोरी आर्किटेक्चर M5 Ultra के एकीकृत GPU को प्रति Mac Studio 512 GB तक का उपयोग करने की अनुमति देती है, जिससे दो मशीनें पूरे मॉडल को मेमोरी में रख सकती हैं। Meta इस सेटअप को "एक सुपरकंप्यूटर जिसमें एक टेराबाइट की यूनिफाइड मेमोरी है" के रूप में व्यवहार करने वाले दो Mac Studios के रूप में वर्णित करता है।

Meta ने पूरी तरह से ऑन-डिवाइस चलने वाले एजेंटिक वर्कफ्लो का प्रदर्शन किया, जिसमें ओपन-सोर्स Mastodon क्लाइंट Ice Cubes में वास्तविक iOS बदलाव भेजना और फुटेज को फ्रेम-बाय-फ्रेम समीक्षा करने के लिए DaVinci Resolve को चलाना शामिल है।

वितरण और लाइसेंसिंग

Muse Spark Open सात होस्टेड इन्फरेंस प्लेटफॉर्म के माध्यम से उपलब्ध है: Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter, और Together AI। मॉडल वेट्स Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face, और Microsoft Foundry Models पर डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। MarkTechPost के अनुसार, वेट्स BF16 और NVFP4 प्रारूपों में शिप किए जाते हैं।

यह मॉडल Muse Model License के तहत जारी किया गया है, जिसमें सीमित वाणिज्यिक शर्तें शामिल हैं। MarkTechPost की रिपोर्ट है कि इस मॉडल का उपयोग करने वाले उत्पादों को "Built with Muse Spark Open" प्रदर्शित करना होगा, और 12 महीने की अवधि में $20 मिलियन से अधिक राजस्व वाले Model-as-a-Service प्रदाताओं को Meta के साथ एक अलग समझौते की आवश्यकता होती है। आंतरिक उपयोग, अनुसंधान, और अपने उत्पाद की विशेषताओं को संचालित करना राजस्व खंड से छूट प्राप्त है।

बेंचमार्क प्रदर्शन

Meta Muse Spark Open की तुलना अन्य प्रमुख ओपन-वेट मॉडलों से करता है, जिनमें Kimi K3, GLM 5.3, और Qwen3.8 शामिल हैं। Meta के मूल्यांकन के अनुसार, Muse Spark Open MCP-Atlas पर 89.2 का स्कोर करता है, जो Qwen3.8 (84.5) और GLM 5.3 (84.2) से आगे है। हालांकि, एक कोडिंग बेंचमार्क Terminal-Bench 2.1 पर, Muse Spark Open 76.4 का स्कोर करता है, जो Kimi K3 (85.0), GLM 5.3 (83.9), और Qwen3.8 (82.0) से पीछे है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

Muse Spark Open की रिलीज़ Meta के लिए एक रणनीतिक बदलाव को चिह्नित करती है, जिसने ऐतिहासिक रूप से ओपन मॉडलों पर ध्यान केंद्रित किया है लेकिन हाल ही में OpenAI और Anthropic के बंद मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए प्रयास किए हैं। एक अत्यधिक सक्षम ओपन-वेट मॉडल जारी करके, Meta ओपन-वेट बाजार में जमीन वापस पाने का लक्ष्य रखता है, जिस पर Alibaba, Moonshot AI, और Z.ai जैसे चीनी लैब्स का दबदबा रहा है। Apple हार्डवेयर के साथ एकीकरण भी इन दो तकनीकी दिग्गजों के बीच एक नई साझेदारी का संकेत देता है, जिससे डेवलपर्स के लिए फ्रंटियर-स्केल मॉडलों को स्थानीय रूप से चलाने की बाधा कम हो सकती है।


स्रोत (अंग्रेज़ी में)

यह मूल अंग्रेज़ी लेख का एआई द्वारा किया गया अनुवाद है, जिसे स्वचालित रूप से जाँचा गया है ताकि यह मूल लेख जैसी ही बात कहे। स्रोतों की जाँच अंग्रेज़ी में की गई थी।

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