Memoria a ogni precisione
| Versione | Pesi | Con contesto | Mac più piccolo |
|---|---|---|---|
| 8 bit | 867 GB | 936 GB | più di qualsiasi Mac |
| 6 bit | 663 GB | 716 GB | più di qualsiasi Mac |
| 4 bit | 459 GB | 496 GB | più di qualsiasi Mac |
| 3 bit qualità inferiore | 357 GB | 386 GB | più di qualsiasi Mac |
| 2 bit qualità inferiore | 255 GB | 275 GB | 512 GB |
Su ogni chip Apple
Per ogni chip, il taglio di memoria più piccolo che esegue Muse Spark Open, la versione migliore che ci sta e la velocità di scrittura che puoi aspettarti.
| Chip | Richiede | Versione | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 2 bit Gira bene | 41–73 |
| M5 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M5 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M5 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M4 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M4 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M4 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 2 bit Gira bene | 28–50 |
| M3 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M3 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M3 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 Ultra | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M2 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 Ultra | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 Max | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 Pro | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
| M1 | nessun taglio basta | Troppo grande | – |
Come eseguirlo
- Il modo più semplice: scarica MLX Harness, gratuito e open source. Cerca Muse Spark Open, scarica la versione adatta al tuo Mac e inizia a chattare. MLX Harness rende disponibile il modello anche alle tue altre app tramite un’API compatibile con OpenAI.Scarica MLX HarnessGratuito · Apple Silicon · macOS 14.5 o successivo
- Nel Terminale, con MLX di Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bitBuild: mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bit su Hugging Face. Le altre precisioni sono lì accanto.
Passo dopo passo: scaricare ed eseguire LLM su Mac · come usare MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Informazioni su Muse Spark Open
| Creato da | Meta (Meta Superintelligence Labs) |
|---|---|
| Parametri | 816B in totale · 42B attivi (mixture-of-experts) |
| Contesto | 1M token |
| Licenza | Muse Model License (custom; 'Built with Muse Spark Open' attribution, revenue clause for model-as-a-service) |
| Uscita | 2026-10 |
| Input | Testo e immagini |
| Intelligenza | 38,9 nell’Artificial Analysis Intelligence Index |
| Pesi | meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B |
Domande
- Quanta memoria richiede Muse Spark Open?
- Circa 459 GB di pesi a 4 bit, più lo spazio per il contesto: 496 GB in tutto. È più di quanta ne abbia oggi qualsiasi Mac.
- Quanto è veloce Muse Spark Open su un Mac?
- La velocità di scrittura dipende dalla larghezza di banda della memoria. Qui il Mac più veloce per questo modello è un M5 Ultra con 512 GB, a circa 41–73 token al secondo (2 bit). Il Mac più piccolo che lo esegue, con 512 GB, arriva a circa 41–73 su un M5 Ultra.
- Perché Muse Spark Open è più veloce di quanto suggeriscano le sue dimensioni?
- È un modello mixture-of-experts: tiene in memoria 816B parametri ma per ogni token ne legge solo 42B, quindi scrive alla velocità di un modello molto più piccolo.
Modelli simili
Per la scheda del tuo modello o il README
Mostra il Mac più piccolo che esegue bene Muse Spark Open e rimanda a questa pagina.
[](https://mlx.app/run/muse-spark-open)Come è calcolato
Memoria: i parametri del modello a 8, 6, 4, 3 o 2 bit per peso più le scale per gruppo di MLX (mezzo bit per peso), oppure il suo formato nativo, con in più lo spazio per il contesto. Di default macOS lascia usare alla GPU circa il 75% della memoria unificata. Velocità: la larghezza di banda della memoria divisa per i byte letti per ogni token è il limite massimo per una conversazione; nei benchmark pubblici su Apple Silicon di llama.cpp, le esecuzioni reali arrivano a circa il 45%–80% di quel limite, ed è l’intervallo mostrato. Sono stime, non misurazioni: misura il tuo Mac su MLX Bench. Dati dei modelli dalla rispettiva scheda ufficiale, dati dei chip dalle specifiche tecniche di Apple. Verificato il 2026-10-19. Stessi dati di mlx.app/compare.