Meta heeft op 15 oktober Muse Spark Open uitgebracht, een AI-model waarvan iedereen de complete gewichten mag downloaden. Volgens Meta is het “het meest capabele Amerikaanse open-weight model tot nu toe” (Bron: AI at Meta op X). Het onafhankelijke testbureau Artificial Analysis zet het eveneens op de eerste plek onder de Amerikaanse open modellen (Bron: Artificial Analysis op X). Maar in de vergelijkingstabel die Meta zelf publiceert, staan drie Chinese open modellen er op de algemene ranglijst nog boven (Bron: Hugging Face-modelkaart).
Voor jou als gewone gebruiker verandert er vandaag weinig. Op wat langere termijn wel: open modellen van dit niveau komen in apps en diensten terecht die je gewoon gebruikt, vaak zonder dat je weet welk model eronder zit.
Wat Meta heeft uitgebracht
Muse Spark Open heeft 816 miljard parameters, de instelbare getallen waarin een model zijn kennis opslaat. Het werkt als een mixture-of-experts: per stap is maar een deel van het model actief, hier 42 miljard parameters. Dat maakt het sneller en goedkoper om te draaien dan de omvang doet vermoeden. Het model leest tekst en beeld en heeft een contextvenster van 1 miljoen tokens, genoeg voor een flinke stapel documenten in één keer (Bron: Meta Superintelligence Labs).
Meta richt het model op programmeren en agents, AI die zelfstandig taken in meerdere stappen uitvoert. In een demo liet Meta het model met zijn eigen programmeertool Muse Code een open-source Mastodon-app voor de iPhone repareren en uitbreiden, en in een andere demo videobeelden doorzoeken en bijsnijden in DaVinci Resolve (Bron: Meta Superintelligence Labs).
Beginner-tip “open-weight” betekent dat de maker de getrainde gewichten vrijgeeft. Iedereen kan het model dan downloaden, aanpassen en op eigen servers draaien. Bij gesloten modellen zoals ChatGPT of Claude kan dat niet: daar praat je altijd via de servers van de maker.
Sterk in agents, zwakker in code
Meta’s eigen vergelijkingstabel is eerlijker dan de marketing. Op tests voor toolgebruik en agentwerk wint Muse Spark Open: 89,2 op MCP-Atlas tegen 84,2 voor GLM 5.3 en 82,3 voor Kimi K3. Op programmeertests verliest het juist (Bron: Hugging Face-modelkaart).
| Test | Muse Spark Open | Kimi K3 | GLM 5.3 | Qwen3.8 |
|---|---|---|---|---|
| Intelligence Index (Artificial Analysis) | 39 | 44 | 45 | 40 |
| MCP-Atlas (toolgebruik) | 89,2 | 82,3 | 84,2 | 84,5 |
| JobBench (werktaken) | 61,8 | 54,3 | 61,4 | 52,7 |
| Terminal-Bench 2.1 (programmeren) | 76,4 | 85,0 | 83,9 | 82,0 |
| DeepSWE 1.1 (programmeren) | 60 | 68 | 67 | 57 |
Kimi K3 komt van het Chinese Moonshot AI, GLM 5.3 van Z.ai en Qwen van Alibaba. Die modellen golden de afgelopen jaren als de wereldwijde koplopers bij open AI (Bron: AFP via Khaleej Times). Tegenover Amerikaanse open modellen is de voorsprong van Meta groot: Nvidia’s Nemotron 3 Ultra blijft op de Intelligence Index steken op 23 (Bron: Hugging Face-modelkaart).
Gevorderden Alle scores komen uit Meta’s eigen tabel, op de hoogste denkstand van elk model. Een benchmark meet een afgebakende taak, geen dagelijks gebruik. Onafhankelijke metingen van onder meer Artificial Analysis zijn het eerste om op te letten.
Draaien op twee Mac Studio’s
Opvallend is de samenwerking met Apple. Meta zegt dat het model draait op twee gekoppelde Mac Studio’s met de M5 Ultra-chip en elk 512 GB werkgeheugen, die samen als één systeem met ongeveer een terabyte geheugen werken (Bron: Meta Superintelligence Labs). Op videokaarten vraagt de compactste versie minstens 700 GB videogeheugen (Bron: Hugging Face-modelkaart).
Dat is geen thuisopstelling. De M5 Ultra Mac Studio begint in de Verenigde Staten bij 5.499 dollar, en een volledig uitgeruste versie kost volgens Macworld “well over 20 grand” (Bron: Macworld). Zoek je een open model voor je eigen laptop, dan is Meta’s kleinere Muse Glimmer van 30 miljard parameters de logische keuze. Hoe lokaal draaien werkt, lees je in wat is Ollama.
Gratis, met kleine lettertjes
Muse Spark Open valt onder de Muse Model License. Zelf gebruiken, intern inzetten en in je eigen product verwerken is gratis. Gebruik je het model, dan moet je wel zichtbaar “Built with Muse Spark Open” vermelden. Bedrijven met meer dan 20 miljoen dollar omzet per jaar die het model als dienst aan anderen aanbieden, moeten eerst Meta inlichten en een aparte overeenkomst tekenen (Bron: Hugging Face-licentie). Militair gebruik en inzet in kritieke infrastructuur zijn uitgesloten (Bron: The New Stack).
Twee details die jou als gebruiker raken. Volgens de licentie is het model niet bedoeld voor gebruikers onder de 18. En Meta zegt dat het model op data in meer dan honderd talen is getraind, maar noemt het Nederlands niet apart; prestaties kunnen volgens de modelkaart dalen buiten de sterk ondersteunde talen (Bron: Hugging Face-modelkaart).
Waar je het model wel kunt proberen: via betaalde clouddiensten als OpenRouter, Together AI en Groq, en als download via Hugging Face, Amazon, Google Cloud en Microsoft (Bron: Meta Superintelligence Labs).
Open voor de buitenwacht, gesloten aan de top
Muse Spark Open past in een tweesporenbeleid. Drie dagen eerder, op 12 oktober, presenteerde Meta zijn gesloten topmodellen Muse Wonder en Muse Wonder Full, alleen te gebruiken via Meta’s eigen API en het abonnement op Muse Code (Bron: TechJack Solutions). Het patroon is bekend: in april koos Meta met Muse Spark voor het eerst voor een gesloten model, in augustus volgde met Muse Glimmer een gedeeltelijke terugkeer naar open (Bron: AFP via Khaleej Times). Het overzicht van de grote modellen staat in welk AI-model kan wat.
Een dag later: DeepSeek
Hoe snel deze race gaat, liet DeepSeek een dag later zien. Op 17 oktober bracht het Chinese bedrijf DeepSeek-V4.1-Flash-1017 uit, met open gewichten op Hugging Face, en live in de eigen app en website (Bron: DeepSeek). Op de programmeertest DeepSWE haalt het volgens The Decoder 77,0 procent, voor gemiddeld net geen 20 dollarcent per taak (Bron: The Decoder). Die score is niet direct te vergelijken met de 60 van Muse Spark Open: andere testversie, andere opzet.
DeepSeek opende tegelijk zijn eigen zoek- en fetch-API voor iedereen, voor 0,75 dollar per duizend aanroepen. Vanaf 31 oktober gaat de teller lopen (Bron: DeepSeek). Hoe wisselvallig DeepSeek met zijn prijzen omgaat, lees je in het stuk over DeepSeek V4-Pro.
Wat jij ervan merkt
Direct weinig: je gaat Muse Spark Open niet zelf installeren. Indirect kan het veel uitmaken. Open modellen van dit niveau maken het voor Nederlandse bedrijven en ontwikkelaars goedkoper om AI in te bouwen, en ze kunnen het model op eigen servers in Europa draaien, zodat jouw gegevens niet naar een Amerikaanse of Chinese cloud hoeven. Zie je straks “Built with Muse Spark Open” in een app, dan weet je wat eronder zit. De bredere stand van open AI lees je in open-source AI in 2026.