Meta Muse Spark Open: model mở 816B chạy trên hai Mac Studio

Ngày 15/10/2026 (giờ Mỹ), Meta phát hành trọng số của Muse Spark Open, mô hình AI mà hãng gọi là "mô hình trọng số mở (open-weight) mạnh nhất từng được phát triển tại Mỹ". Đây là mô hình 816 tỷ tham số, mỗi lần chỉ kích hoạt 42 tỷ, hỗ trợ ngữ cảnh tới 1 triệu token và được tối ưu để chạy ngay trên bàn làm việc bằng hai chiếc Mac Studio dùng chip M5 Ultra.

Chỉ trong vài giờ, bản phát hành đã lên trang nhất Hacker News và được Reuters, TechCrunch, Engadget, The Guardian và VentureBeat đưa tin. Điểm khiến giới công nghệ bàn tán không chỉ là kích thước mô hình, mà còn là chuyện hiếm thấy: Meta và Apple cùng bắt tay để đưa một mô hình gần nghìn tỷ tham số về chạy cục bộ trên máy Mac.

Muse Spark Open là gì?

Muse Spark Open là phiên bản trọng số mở của dòng Muse Spark do Meta Superintelligence Labs phát triển. Theo model card trên Hugging Face, đây là mô hình kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với 256 "chuyên gia", mỗi token chỉ dùng 8 chuyên gia, nhờ vậy lượng tính toán khi suy luận thấp hơn nhiều so với tổng số tham số.

• Quy mô: 816 tỷ tham số tổng, 42 tỷ tham số hoạt động, 62 lớp.

• Ngữ cảnh: tối đa 1 triệu token.

• Đa phương thức: nhận đầu vào là văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, nhưng chỉ trả lời bằng văn bản. Nói cách khác, nó hiểu ảnh và video chứ không tạo ra ảnh hay video.

• Dữ liệu huấn luyện: đa ngôn ngữ, từ hơn 100 ngôn ngữ.

• Định dạng: có bản BF16 và bản NVFP4 (lượng tử hóa 4-bit).

Meta cho biết mô hình được xây dựng cho lập trình và công việc dạng agent, mạnh ở các tác vụ dài hơi, kỹ thuật phần mềm phức tạp và suy luận nhiều bước. Giám đốc AI của Meta, Alexandr Wang, viết trên X rằng đây là "mô hình trọng số mở có năng lực cao nhất của Mỹ tính đến nay".

Chạy trên hai Mac Studio M5 Ultra như thế nào?

Đây là phần gây chú ý nhất. Theo Meta, kiến trúc bộ nhớ hợp nhất của Apple cho phép GPU tích hợp trong chip M5 Ultra dùng tới 512GB trên mỗi Mac Studio, nên hai máy ghép lại có thể chứa toàn bộ mô hình. Băng thông bộ nhớ 1,2 TB/s của chip đủ nhanh để đọc phần nhỏ trọng số mà mỗi token cần. Meta mô tả hai chiếc Mac Studio khi đó "hoạt động như một siêu máy tính với 1 terabyte bộ nhớ hợp nhất".

Nhóm nghiên cứu máy học của Apple cũng đăng bài kỹ thuật cùng ngày. Theo Apple, ở định dạng gốc BF16, riêng phần tham số của Muse Spark Open đã cần hơn 1,6TB RAM. Bản NVFP4 giảm xuống khoảng 493GB, nhưng cộng thêm bộ nhớ cho tính toán trung gian thì vẫn không vừa một máy. Vì vậy mô hình phải được chia ra chạy trên nhiều Mac Studio, nối với nhau bằng driver RDMA qua Thunderbolt 5 (có từ macOS 26.2) và MLX từ bản 0.30.1 trở lên.

Trong thử nghiệm của Apple với ngữ cảnh 8.192 token, tốc độ sinh văn bản đạt:

• 15,74 token/giây khi chạy song song kiểu pipeline trên hai Mac Studio.

• 24,99 token/giây khi chạy song song kiểu tensor trên hai máy.

• 36,73 token/giây khi chạy song song kiểu tensor trên bốn máy, nhanh hơn tốc độ đọc trung bình của con người.

CEO Meta Mark Zuckerberg đã cảm ơn CEO Apple John Ternus vì sự hợp tác, và ông Ternus cũng lên tiếng chúc mừng trên X. MacRumors nhận xét Apple và Meta vốn thường xuyên đối đầu hơn là hợp tác, nên việc hai bên cùng làm dự án này là điều khá bất ngờ.

Meta cũng giới thiệu vài bản demo chạy hoàn toàn trên máy, dùng công cụ lập trình Muse Code kết hợp Muse Spark Open: sửa lỗi, thêm tính năng và build hoàn chỉnh ứng dụng iOS Ice Cubes (một ứng dụng Mastodon mã nguồn mở), hay điều khiển DaVinci Resolve để xem từng khung hình, chọn đoạn hay nhất và cắt thành video dọc. Đây là demo do chính Meta công bố, chưa phải kết quả kiểm chứng độc lập.

Cấu hình "để bàn" nhưng không hề rẻ

Dù được quảng bá là chạy trên máy để bàn, Muse Spark Open không dành cho người dùng phổ thông. Engadget lưu ý cần khoảng 1TB RAM để chạy cục bộ. Trong khi đó, phiên bản Mac Studio 512GB vẫn chưa lên kệ: Apple mới chỉ nói máy sẽ có vào "cuối tháng 10" và chưa công bố giá.

• Theo MacRumors, bản Mac Studio 256GB hiện đã có giá trên $10.000.

• Mô hình cũng chạy được trên bốn Mac Studio M5 Ultra 256GB. Engadget ước tính cấu hình này tốn khoảng $38.000, còn VentureBeat tính theo giá niêm yết $10.799 mỗi máy (kèm SSD 1TB) là $43.196 trước thuế.

• Nếu dùng GPU, model card yêu cầu ít nhất 700GB VRAM cho bản NVFP4 và 2TB cho bản BF16.

Với phần lớn lập trình viên, cách thực tế hơn là gọi qua API. Meta cho biết mô hình có sẵn trên Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter và Together AI. Trọng số có thể tải từ Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden và Microsoft Foundry Models. Theo VentureBeat, Together AI niêm yết giá $1,25 mỗi triệu token đầu vào và $4,25 mỗi triệu token đầu ra. Giá và giới hạn ngữ cảnh có thể khác nhau giữa các nhà cung cấp, ví dụ GroqCloud giới hạn 131.072 token và cần duyệt quyền truy cập.

Điểm benchmark: mạnh ở agent, chưa dẫn đầu toàn cầu

Theo bảng so sánh do Meta công bố (mức suy luận xhigh), Muse Spark Open dẫn trước các đối thủ Trung Quốc ở một số bài kiểm tra về agent và dùng công cụ, nhưng vẫn thua ở nhiều bài lập trình:

• MCP-Atlas (dùng công cụ): 89,2 điểm, cao hơn Qwen3.8 (84,5), GLM 5.3 (84,2) và Kimi K3 (82,3).

• JobBench: 61,8, nhỉnh hơn GLM 5.3 (61,4), Kimi K3 (54,3) và Qwen3.8 (52,7).

• Terminal-Bench 2.1 (lập trình trên terminal): 76,4, thấp hơn Kimi K3 (85,0), GLM 5.3 (83,9) và Qwen3.8 (82,0).

• DeepSWE 1.1: 60, thấp hơn Kimi K3 (68) và GLM 5.3 (67).

• Artificial Analysis Intelligence Index: 39, thấp hơn GLM 5.3 (45), Kimi K3 (44) và Qwen3.8 (40).

Nói cách khác, chữ "của Mỹ" trong tuyên bố của Meta rất quan trọng. VentureBeat chỉ ra rằng trong danh sách độc lập của Artificial Analysis, một số mô hình mở Trung Quốc như MiMo-V2.6-Pro của Xiaomi (46 điểm) vẫn cao hơn, và điểm 39 của Muse Spark Open hiện mới là số liệu do Meta tự công bố.

Bối cảnh cuộc đua cũng rất rõ: theo đánh giá của Hugging Face vào tháng 3/2026 được VentureBeat dẫn lại, mô hình Trung Quốc chiếm 41% lượt tải trong năm trước đó, vượt mô hình của Mỹ. Engadget cho biết Meta từng tuyên bố Mỹ không nên để các phòng lab Trung Quốc dẫn đầu mảng AI mở.

Giấy phép và an toàn: "mở" nhưng có điều kiện

Muse Spark Open không phải mã nguồn mở theo nghĩa truyền thống. Mô hình được phát hành theo Muse Model License, giấy phép riêng của Meta, cho phép miễn phí sử dụng, sửa đổi, fine-tune, chưng cất (distill), phân phối và bán lại, kèm một số điều kiện:

• Sản phẩm dùng mô hình hoặc bản phái sinh phải hiển thị dòng "Built with Muse Spark Open" trong giao diện, tài liệu, website hoặc phần cài đặt.

• Doanh nghiệp cung cấp mô hình dưới dạng dịch vụ (Model as a Service) có tổng doanh thu trên 20 triệu USD trong 12 tháng liên tiếp phải báo cho Meta và ký thỏa thuận riêng. Điều khoản này không áp dụng cho dùng nội bộ, nghiên cứu, hay tích hợp vào sản phẩm của chính mình mà không phải dịch vụ cung cấp mô hình.

• Meta không nhận quyền sở hữu với nội dung do mô hình tạo ra.

• Mô hình không dành cho người dưới 18 tuổi.

Về an toàn, Meta cho biết bản trọng số mở được huấn luyện bổ sung về an toàn vì sẽ chạy độc lập, không có lớp bảo vệ của hệ thống. Mô hình đã được đánh giá theo khung Meta Superintelligence Scaling Framework và đạt ngưỡng để phát hành. Theo model card, trong bài kiểm tra nội bộ về lạm dụng an ninh mạng, mô hình từ chối 99,2% yêu cầu jailbreak. Meta vẫn khuyến nghị nhà phát triển triển khai mô hình trong một hệ thống có thêm lớp bảo vệ riêng, và lưu ý việc chỉnh sửa mô hình có thể làm giảm độ an toàn.

Một chi tiết nhỏ nhưng đáng biết: VentureBeat cho biết trang tải trên Hugging Face yêu cầu người dùng khai họ tên đầy đủ theo giấy tờ, ngày sinh và tên tổ chức, chi tiết hơn mức mặc định của nền tảng.

Vị trí của Muse Spark Open trong chiến lược của Meta

Muse Spark Open ra mắt chỉ ba ngày sau khi Meta giới thiệu Muse Wonder (12/10), mô hình đóng mà hãng nói có thể cạnh tranh với các phiên bản mạnh nhất của ChatGPT và Claude. Trước đó, tháng 8, Meta đã phát hành Muse Glimmer, một mô hình mở nhỏ hơn. Như vậy, Meta đang chạy song song hai hướng: mô hình đóng để cạnh tranh trực tiếp với OpenAI, Anthropic, và mô hình mở để giữ chân cộng đồng lập trình viên. Theo Reuters, CEO Mark Zuckerberg vẫn giữ quan điểm AI tiên tiến không nên tập trung vào tay một số ít công ty.

Góc nhìn CTDO

Với lập trình viên và doanh nghiệp Việt Nam, Muse Spark Open đáng chú ý ở hai điểm. Thứ nhất, đây là thêm một lựa chọn mô hình mở lớn có thể tự triển khai, phù hợp khi cần giữ dữ liệu trong hạ tầng riêng. Thứ hai, cách gọi qua API như OpenRouter hay Together AI giúp thử nghiệm mà không cần đầu tư phần cứng hàng chục nghìn USD. Tuy vậy, trước khi dùng cho sản phẩm, nên đọc kỹ giấy phép, tự kiểm tra chất lượng trên tác vụ thực tế và đặc biệt là với tiếng Việt, vì Meta chưa công bố riêng kết quả cho từng ngôn ngữ. Còn với người dùng Mac, câu hỏi tiếp theo là giá của bản Mac Studio 512GB khi Apple mở bán vào cuối tháng này.

Nguồn tham khảo

• Meta AI Research: Introducing Muse Spark Open, The Most Capable US Open-Weight Model to Date

• Hugging Face: Muse Spark Open model card (meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B)

• Apple Machine Learning Research: Local and Distributed Large LLM Inference with MLX and RDMA on Mac Studio

• Reuters (qua Investing.com): Meta releases open-weight Muse Spark model for coding, agentic tasks

• TechCrunch: Meta launches an open-weight AI model that runs on Macs

• Engadget: Meta built a huge open-weight AI model for Macs, but you'll need 1TB of RAM to run it

• VentureBeat: Meta unveils Muse Spark Open, the new top U.S. open weights model

• The Guardian: Meta releases Muse Spark Open, a new 'open-weight' AI model

• MacRumors: Meta and Apple Bring Muse Spark Open AI Model to Mac Studio