La dernière incursion de Meta dans l’IA à poids ouverts vise une cible inhabituellement précise : l’écosystème Mac d’Apple. Jeudi, l’entreprise a publié Muse Spark Open, un modèle de 816 milliards de paramètres qu’elle présente comme le modèle à poids ouverts le plus performant aux États-Unis, conçu pour fonctionner localement sur les ordinateurs Apple.¹

La promesse est ambitieuse. Muse Spark Open dispose d’une fenêtre de contexte d’un million de jetons, gère plusieurs modalités et vise le codage complexe ainsi que le travail agentique. Meta a indiqué avoir associé le système à son terminal Muse Code, l’utilisant pour des tâches comprenant des corrections et de nouvelles fonctionnalités pour un client Mastodon, tout en testant sa capacité à examiner et recadrer des séquences vidéo dans DaVinci Resolve.¹

Mais la tension centrale de cette sortie est inscrite dans les spécifications. Son fonctionnement local exige au moins 1 To de RAM, selon la couverture du lancement, et le modèle devrait offrir ses meilleures performances sur un Mac Studio équipé de la puce M5 Ultra d’Apple.¹ Cela transforme un titre sur l’IA fonctionnant sur Mac en une proposition destinée au segment le plus coûteux de la gamme Mac, plutôt qu’en une avancée majeure pour les ordinateurs de bureau au sens large.

Le directeur général de Meta, Mark Zuckerberg, a présenté le déploiement comme un produit direct de la collaboration entre les entreprises, écrivant que les poids étaient publiés immédiatement et que le modèle « fonctionne très bien sur les nouveaux Mac Studio » grâce au travail avec Apple et John Ternus, responsable du matériel.Mark Zuckerberg (finkd)²

Pour Meta, le déploiement compatible avec Apple renforce l’argument en faveur des modèles à poids ouverts : davantage de flexibilité, de transparence et des coûts potentiellement inférieurs à ceux des systèmes fermés. Pour les utilisateurs, toutefois, l’ouverture n’efface pas le coût d’accès. Muse Spark Open est désormais disponible via plusieurs plateformes d’API, mais son usage local le plus ambitieux reste limité par des besoins en mémoire qu’offrent peu d’ordinateurs de bureau.¹