Um Mac roda Muse Spark Open?

Sim, com 512 GB de memória unificada ou mais. Muse Spark Open tem 816B parâmetros, dos quais 42B ativos a cada token; veja aqui a memória necessária em cada precisão e a velocidade com que cada chip da Apple roda o modelo.

Memória com 4 bits496 GBpesos 459 GB + contexto
Menor Mac512 GB2 bits · 2 configurações de Mac
Mac mais rápido41–73tokens/s · M5 Ultra 512 GB (estimativa)

Memória em cada precisão

VersãoPesosCom contextoMenor Mac
8 bits867 GB936 GBmais que qualquer Mac
6 bits663 GB716 GBmais que qualquer Mac
4 bits459 GB496 GBmais que qualquer Mac
3 bits qualidade menor357 GB386 GBmais que qualquer Mac
2 bits qualidade menor255 GB275 GB512 GB

Em cada chip da Apple

O menor tamanho de memória de cada chip que roda Muse Spark Open, a melhor versão que cabe e a velocidade de escrita que você pode esperar.

ChipPrecisaVersãoTokens/s
M6nenhum tamanho serveGrande demais–
M5 Ultra512 GB2 bits Roda bem41–73
M5 Maxnenhum tamanho serveGrande demais–
M5 Pronenhum tamanho serveGrande demais–
M5nenhum tamanho serveGrande demais–
M4 Maxnenhum tamanho serveGrande demais–
M4 Pronenhum tamanho serveGrande demais–
M4nenhum tamanho serveGrande demais–
M3 Ultra512 GB2 bits Roda bem28–50
M3 Maxnenhum tamanho serveGrande demais–
M3 Pronenhum tamanho serveGrande demais–
M3nenhum tamanho serveGrande demais–
M2 Ultranenhum tamanho serveGrande demais–
M2 Maxnenhum tamanho serveGrande demais–
M2 Pronenhum tamanho serveGrande demais–
M2nenhum tamanho serveGrande demais–
M1 Ultranenhum tamanho serveGrande demais–
M1 Maxnenhum tamanho serveGrande demais–
M1 Pronenhum tamanho serveGrande demais–
M1nenhum tamanho serveGrande demais–

Como rodar

  1. O jeito fácil: baixe o MLX Harness, grátis e open source. Procure Muse Spark Open, baixe a versão que cabe no seu Mac e comece a conversar. O MLX Harness também disponibiliza o modelo para os seus outros apps por uma API compatível com a OpenAI.Baixe o MLX HarnessGrátis · Apple Silicon · macOS 14.5 ou posterior
  2. No Terminal, com o MLX da Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bitVersão MLX: mlx-community/Muse-Spark-Open-816B-A42B-4bit no Hugging Face. As outras precisões ficam logo ao lado.

Passo a passo: baixar e rodar LLMs no Mac · como usar o MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Sobre Muse Spark Open

Criado porMeta (Meta Superintelligence Labs)
Parâmetros816B no total · 42B ativos (mixture-of-experts)
Contexto1M tokens
LicençaMuse Model License (custom; 'Built with Muse Spark Open' attribution, revenue clause for model-as-a-service)
Lançamento2026-10
EntradaTexto e imagens
Inteligência38,9 no Artificial Analysis Intelligence Index
Pesosmeta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B

Perguntas

Quanta memória Muse Spark Open precisa?
Cerca de 459 GB de pesos com 4 bits, mais espaço para o contexto: 496 GB no total. Isso é mais do que qualquer Mac tem hoje.
Qual é a velocidade de Muse Spark Open no Mac?
A velocidade de escrita depende da largura de banda da memória. Aqui, o Mac mais rápido para ele é um M5 Ultra com 512 GB, a cerca de 41–73 tokens por segundo (2 bits). O menor Mac que o roda, com 512 GB, chega a cerca de 41–73 em um M5 Ultra.
Por que Muse Spark Open roda mais rápido do que o tamanho sugere?
É um modelo mixture-of-experts: ele mantém 816B parâmetros na memória, mas lê só 42B a cada token, então escreve na velocidade de um modelo bem menor.

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Para o model card ou o README do seu modelo

Runs on a Mac: Muse Spark Open Mostra o menor Mac que roda bem Muse Spark Open e leva para esta página.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/muse-spark-open.svg)](https://mlx.app/run/muse-spark-open)

Como é calculado

Memória: os parâmetros do modelo com 8, 6, 4, 3 ou 2 bits por peso, mais as escalas por grupo do MLX (meio bit por peso), ou o formato nativo do modelo, com espaço extra para o contexto. Por padrão, o macOS deixa a GPU usar cerca de 75% da memória unificada. Velocidade: a largura de banda da memória dividida pelos bytes lidos por token é o teto para uma conversa; nos benchmarks públicos de Apple Silicon do llama.cpp, execuções reais chegam a cerca de 45% a 80% desse teto, que é a faixa mostrada. São estimativas, não medições: meça o seu Mac no MLX Bench. Dados dos modelos tirados de cada model card oficial; dados dos chips, das especificações técnicas da Apple. Verificado em 2026-10-19. Os mesmos dados de mlx.app/compare.

Um Mac roda Muse Spark Open? Memória e velocidade