Mémoire à chaque précision
| Version | Poids | Avec contexte | Plus petit Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 867 GB | 936 GB | plus que tout Mac |
| 6 bits | 663 GB | 716 GB | plus que tout Mac |
| 4 bits | 459 GB | 496 GB | plus que tout Mac |
| 3 bits qualité moindre | 357 GB | 386 GB | plus que tout Mac |
| 2 bits qualité moindre | 255 GB | 275 GB | 512 GB |
Sur chaque puce Apple
Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner Muse Spark Open, la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.
| Puce | Demande | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 2 bits Tourne bien | 41–73 |
| M5 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 2 bits Tourne bien | 28–50 |
| M3 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Ultra | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Ultra | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
Comment le faire tourner
- Le plus simple : téléchargez MLX Harness, gratuit et open source. Cherchez Muse Spark Open, téléchargez la version adaptée à votre Mac, et discutez. MLX Harness met aussi le modèle à disposition de vos autres apps via une API compatible OpenAI.Télécharger MLX HarnessGratuit · Apple Silicon · macOS 14.5 ou version ultérieure
- Dans le Terminal avec MLX d’Apple :
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bitVersion MLX : mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bit sur Hugging Face. Les autres précisions sont juste à côté.
Pas à pas : télécharger et exécuter des LLM sur Mac · utiliser MLX Harness · MLX, Ollama ou llama.cpp
À propos de Muse Spark Open
| Créé par | Meta (Meta Superintelligence Labs) |
|---|---|
| Paramètres | 816B au total · 42B actifs (mixture-of-experts) |
| Contexte | 1M tokens |
| Licence | Muse Model License (custom; 'Built with Muse Spark Open' attribution, revenue clause for model-as-a-service) |
| Sortie | 2026-10 |
| Entrée | Texte et images |
| Intelligence | 38,9 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index |
| Poids | meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B |
Questions
- De combien de mémoire Muse Spark Open a-t-il besoin ?
- Environ 459 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 496 GB au total. C’est plus qu’aucun Mac actuel n’en a.
- À quelle vitesse Muse Spark Open tourne-t-il sur un Mac ?
- La vitesse d’écriture dépend de la bande passante mémoire. Ici, le Mac le plus rapide pour ce modèle est équipé d’une puce M5 Ultra avec 512 GB, à environ 41–73 tokens par seconde (2 bits). Le plus petit Mac qui le fait tourner, avec 512 GB, atteint environ 41–73 avec une puce M5 Ultra.
- Pourquoi Muse Spark Open est-il plus rapide que sa taille ne le laisse penser ?
- C’est un modèle mixture-of-experts : il garde 816B paramètres en mémoire mais n’en lit que 42B pour chaque token, il écrit donc à la vitesse d’un modèle bien plus petit.
Modèles similaires
Pour votre fiche de modèle ou votre README
Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner Muse Spark Open et renvoie vers cette page.
[](https://mlx.app/run/muse-spark-open)Comment c’est calculé
Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.