Meta ने चीनी AI मॉडलों को चुनौती देने के लिए Muse Spark Open जारी किया, लेकिन हार्डवेयर और व्यावसायिक इस्तेमाल पर पाबंदियां

816 अरब पैरामीटर वाला मॉडल खुले AI मुकाबले में शामिल

Meta ने 15 अक्टूबर, 2026 को Muse Spark Open जारी किया। इससे डेवलपर ऐसा कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल डाउनलोड, संशोधित और खुद चला सकते हैं। मॉडल में 816 अरब पैरामीटर हैं, यह 10 लाख टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो को सपोर्ट करता है और Meta के अनुसार पर्याप्त मेमोरी से कॉन्फ़िगर किए गए दो Apple M5 Ultra Mac Studio कंप्यूटरों पर चल सकता है।

इस रिलीज के साथ बाजार में एक और अमेरिकी दावेदार आया है, जहां चीनी डेवलपर ने काफी बढ़त हासिल की है। Hugging Face के मार्च 2026 में प्रकाशित आकलन के मुताबिक, पिछले वर्ष में हुए डाउनलोड में चीनी मॉडलों की हिस्सेदारी 41% थी, जो अमेरिकी मॉडलों से अधिक थी। Alibaba का Qwen, Moonshot AI का Kimi और Z.ai का GLM उन मॉडलों में शामिल हैं जिनके बीच डेवलपर अपने AI सिस्टम पर नियंत्रण चाहने वालों के लिए प्रतिस्पर्धा है।

Meta, Muse Spark Open को अमेरिका का अपना सबसे सक्षम ओपन-वेट्स मॉडल बताता है। कंपनी के अपने परीक्षणों से अधिक विस्तृत तस्वीर सामने आती है: कुछ टूल और कार्य पूरे करने से जुड़े परीक्षणों में मॉडल कई सूचीबद्ध प्रतिस्पर्धियों से आगे है, जबकि कोडिंग और पेशेवर काम के कई मूल्यांकनों में चीनी प्रतिद्वंद्वियों के स्कोर अधिक हैं।

Facebook, Instagram और WhatsApp की मूल कंपनी Meta, अपना सबसे उन्नत मॉडल Muse Wonder बंद भी रख रही है। इसलिए इस रिलीज के दो मकसद हैं: डेवलपर के अनुकूलन के लिए तकनीक उपलब्ध कराना और व्यावसायिक सेवाओं के लिए अधिक शक्तिशाली उत्पाद अपने पास रखना।

कंपनियों के लिए व्यावहारिक फैसला केवल बेंचमार्क स्कोर पर निर्भर नहीं करता। Muse Spark Open इस्तेमाल और डेटा पर नियंत्रण देता है, लेकिन इसकी मेमोरी जरूरत काफी ज्यादा है। इसके लाइसेंस के तहत कुछ ऐसी कंपनियों को अलग समझौता करना होगा जो मॉडल तक पहुंच बेचती हैं।

डेवलपर क्या डाउनलोड और बदल सकते हैं

आधिकारिक Muse Spark Open मॉडल कार्ड में Meta Superintelligence Labs को इसका लेखक बताया गया है। इसके मुताबिक, यह सिस्टम कोडिंग, कई चरणों में तर्क करने और सॉफ्टवेयर टूल की मदद से काम पूरे करने के लिए बनाया गया है।

मॉडल वेट्स वे संख्यात्मक सेटिंग्स हैं जिन्हें प्रशिक्षण के दौरान सीखा जाता है। इन्हें डाउनलोड के लिए उपलब्ध करने से दूसरा डेवलपर मॉडल चला सकता है, उसके व्यवहार को अनुकूलित कर सकता है और हर अनुरोध Meta को भेजे बिना उसे किसी उत्पाद में शामिल कर सकता है। बंद मॉडल आम तौर पर अपने डेवलपर के नियंत्रण वाली सेवाओं के जरिए उपलब्ध होते हैं।

ओपन वेट्स और ओपन सोर्स, पहुंच के अलग-अलग स्तर हैं। पूरी तरह ओपन सोर्स रिलीज में संबंधित प्रशिक्षण कोड और डेटा भी उचित शर्तों के तहत उपलब्ध होंगे। Muse Spark Open, Meta के अपने लाइसेंस के तहत वितरित है, जिसमें इस्तेमाल और दोबारा वितरण की शर्तें तय हैं।

यह मॉडल टेक्स्ट, तस्वीरें, वीडियो और ऑडियो स्वीकार करता है और टेक्स्ट तैयार करता है। डेवलपर इसका इस्तेमाल स्क्रीनशॉट देखने, चार्ट समझने या लिखित निर्देशों के साथ रिकॉर्ड की गई बैठक का विश्लेषण करने में कर सकता है। इसकी 10 लाख टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो तय करती है कि यह एक साथ कितनी सामग्री पर विचार कर सकता है। टोकन टेक्स्ट या अन्य एन्कोड की गई जानकारी की छोटी इकाइयां होती हैं, जिन्हें सिस्टम प्रोसेस करता है।

Meta का मॉडल विवरण कोडिंग, तस्वीरों और दस्तावेजों को समझने तथा कई AI एजेंट से जुड़े वर्कफ़्लो पर जोर देता है। एजेंट ऐसा सिस्टम है जो किसी काम को पूरा करने के लिए कदम उठा सकता है, जैसे किसी टूल का इस्तेमाल करना, नतीजे की जांच करना और फिर तय करना कि आगे क्या करना है।

कहां Meta आगे है और कहां चीनी प्रतिद्वंद्वी

Meta की बेंचमार्क तालिका में JobBench पर Muse Spark Open का स्कोर 61.8 है। इसके मुकाबले GLM 5.3 का स्कोर 61.4 और Kimi K3 का 54.3 है। टूल इस्तेमाल से जुड़े MCP-Atlas परीक्षण में Meta अपने मॉडल का स्कोर 89.2 बताता है, जो Qwen3.8 के 84.5, GLM 5.3 के 84.2 और Kimi K3 के 82.3 से अधिक है।

कई पैमानों पर कोडिंग के नतीजे चीनी प्रतिस्पर्धियों के पक्ष में हैं। Terminal-Bench 2.1 पर Meta के मुताबिक Muse Spark Open का स्कोर 76.4 है, जबकि GLM 5.3 का 83.9 और Kimi K3 का 85.0 है। Kimi की बढ़त 8.6 अंक है। DeepSWE 1.1 पर Muse Spark Open का स्कोर 60 है, जबकि GLM का 67 और Kimi का 68 है।

DeepSWE की तुलना में हर मॉडल के लिए उसके पसंदीदा या उपलब्ध सर्वश्रेष्ठ एजेंट सॉफ्टवेयर का इस्तेमाल किया गया है। यह सॉफ्टवेयर काम व्यवस्थित करने में मदद करता है, इसलिए प्रकाशित नतीजा किसी खास सेटअप में काम कर रहे मॉडल को दर्शाता है। Meta प्रतिस्पर्धी मॉडलों के लिए अलग-अलग नाम वाली तर्क सेटिंग्स का भी इस्तेमाल करता है।

Meta के मुताबिक Artificial Analysis Intelligence Index पर Muse Spark Open का स्कोर 39 है, जो Thinking Machines के Inkling के 26 और Nvidia के Nemotron 3 Ultra के 23 से अधिक है। उसकी तालिका में GLM 5.3 का स्कोर 45, Kimi K3 का 44 और Qwen3.8 का 40 है। ये आंकड़े Meta ने अपने मॉडल कार्ड में प्रकाशित किए हैं।

इसलिए खरीद का फैसला इस बात पर निर्भर करता है कि काम क्या है। टूल का समन्वय करने वाला असिस्टेंट बनाने वाली कंपनी के लिए नतीजे उन टीमों से अलग मायने रख सकते हैं जो AI से मुश्किल सॉफ्टवेयर रखरखाव की समस्याएं हल करवाना चाहती हैं। Meta की रिलीज कुछ खास कामों में मजबूत है, लेकिन व्यापक परीक्षणों में उसे कड़ी प्रतिस्पर्धा का सामना है।

डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडलों की लोकप्रियता क्यों बढ़ी

Hugging Face का 41% डाउनलोड वाला आंकड़ा अमेरिकी डेवलपर पर व्यावसायिक दबाव को समझने में मदद करता है। डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडल संगठनों को शुरुआत से बड़ा मॉडल प्रशिक्षित करने के बजाय पहले से मौजूद सिस्टम पर काम करने देते हैं। वे इसे अपनी शब्दावली, प्रक्रियाओं और ऐप्लिकेशन के अनुरूप भी ढाल सकते हैं।

OpenRouter के मुताबिक, सितंबर में उसके प्लेटफ़ॉर्म पर अमेरिका से आए अनुरोधों के कुल टोकन वॉल्यूम में ओपन-वेट्स मॉडलों की हिस्सेदारी 60% थी। ओपन मॉडल से जुड़ा उसका अधिकांश ट्रैफिक चीनी डेवलपर के मॉडलों का था। यह आंकड़ा OpenRouter की गतिविधि बताता है, जबकि Hugging Face का आंकड़ा अलग अवधि में दूसरे प्लेटफ़ॉर्म पर हुए डाउनलोड मापता है।

Meta के मुख्य AI अधिकारी Alexandr Wang ने इस प्रतिस्पर्धा को राष्ट्रीय संदर्भ में रखते हुए कहा कि अमेरिकी कंपनियों को ऐसे मॉडल जारी करने चाहिए जिन्हें डेवलपर व्यापक रूप से अपना सकें।

दुनिया का ज्यादातर AI ओपन मॉडल पर चलेगा। उन्हें अमेरिकी होना चाहिए।

कंपनियां डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडल को कहीं भी होस्ट करने का विकल्प चुन सकती हैं, भले ही वे विदेश में विकसित हुए हों। किसी सिस्टम को संगठन के अपने बुनियादी ढांचे पर चलाने से प्रॉम्प्ट और दस्तावेज उसी माहौल में रखे जा सकते हैं, बशर्ते उससे जुड़े टूल और सेवाएं उसी अनुसार कॉन्फ़िगर हों। प्रोसेसिंग कहां होगी, यह ग्राहक के चुने हुए डिप्लॉयमेंट पर निर्भर करता है।

दो डेस्कटॉप कंप्यूटर और मेमोरी की भारी जरूरत

Meta की 15 अक्टूबर की घोषणा में Apple का ऐसा सेटअप बताया गया है जिसमें दो M5 Ultra Mac Studio हैं और हर एक में 512 GB तक यूनिफाइड मेमोरी है। Apple का MLX फ्रेमवर्क दोनों कंप्यूटरों को साथ काम करने और मॉडल को लगभग एक टेराबाइट मेमोरी में रखने की सुविधा देता है।

Muse Spark Open में Mixture of Experts आर्किटेक्चर का इस्तेमाल है। इसमें पैरामीटर के कई विशिष्ट समूह होते हैं और प्रोसेस किए जाने वाले हर टोकन के लिए इनमें से केवल कुछ सक्रिय होते हैं। कुल 816 अरब पैरामीटर में से एक समय में 42 अरब सक्रिय रहते हैं, यानी कुल का करीब 5.1%। इससे हर चरण में जरूरी कंप्यूटेशन कम होता है, लेकिन पूरा मॉडल रखने के लिए फिर भी काफी मेमोरी चाहिए।

मॉडल कार्ड में NVFP4 संस्करण के लिए कम से कम 700 GB एक्सेलरेटर मेमोरी और BF16 के लिए 2 TB की जरूरत बताई गई है। वेट्स स्टोर करने के ये अलग-अलग संख्यात्मक फॉर्मैट हैं। NVFP4 कम बिट और कम मेमोरी इस्तेमाल करता है; BF16 को ज्यादा मेमोरी चाहिए। Meta का कहना है कि कुछ मामलों में कंप्रेस्ड इन्फरेंस से गुणवत्ता में थोड़ा अंतर आ सकता है।

512 GB वाले Apple Mac Studio कॉन्फ़िगरेशन की उपलब्धता अक्टूबर के आखिर में होनी थी और लॉन्च के समय उसकी कीमत घोषित नहीं की गई थी। जरूरी M5 Ultra चिप और 256 GB मेमोरी वाली मशीन की शुरुआती कीमत $10,799 थी। सूचीबद्ध कीमत पर ऐसी चार मशीनों की लागत टैक्स और अन्य उपकरणों से पहले $43,196 होगी और उनमें प्रस्तावित दो कंप्यूटरों जितनी कुल मेमोरी होगी।

Meta ने स्थानीय वर्कफ़्लो के प्रदर्शन में Mastodon ऐप Ice Cubes में बदलाव करना और DaVinci Resolve चलाकर वीडियो फुटेज की जांच तथा वर्टिकल क्रॉप तैयार करना दिखाया। प्रस्तावित दो कंप्यूटरों की पूरी कीमत या उनकी मापी गई टेक्स्ट जनरेशन गति नहीं बताई।

Apple और Meta के बीच साझा हित

डिप्लॉयमेंट पर Apple और Meta ने कई महीनों तक साथ काम किया। इस साझेदारी में उन कंपनियों का मेल हुआ है जिनके रिश्ते निजता और विज्ञापन को लेकर विवादों से तनावपूर्ण रहे हैं। Meta ने अनुमान लगाया था कि 2021 में लागू Apple के निजता बदलावों से 2022 में उसके राजस्व में $10 अरब की कमी आएगी।

Meta ने पहले ही अपनी Superintelligence टीम को स्थानीय AI और एजेंट के प्रयोग के लिए सैकड़ों Mac कंप्यूटर खरीदे थे। Wang ने कहा कि AI शोधकर्ता और Apple के पूर्व निदेशक Daniel Gross इस सहयोग के संभव होने की एक वजह थे।

Apple को डेटा सेंटर के बाहर बहुत बड़े AI मॉडल को अपने हार्डवेयर पर चलाने का प्रदर्शन करने का मौका मिला। Meta को उन डेवलपर के लिए डिप्लॉयमेंट का एक और रास्ता मिला जो स्थानीय स्तर पर काम करना चाहते हैं। किसी भी कंपनी ने व्यापक साझेदारी के लिए सार्वजनिक तौर पर प्रतिबद्धता नहीं जताई।

Meta कई इन्फरेंस इंजन के जरिए AMD, Intel और Nvidia हार्डवेयर को भी सपोर्ट करता है। इन्फरेंस इंजन वह सॉफ्टवेयर है जो प्रशिक्षित मॉडल चलाता है। कंपनी की घोषणा में SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp और Unsloth सूचीबद्ध हैं।

प्रदर्शन में सुधार कंपोनेंट और सिस्टम के हिसाब से अलग-अलग है। Meta अलग-अलग Helion GPU कर्नेल, यानी छोटी कंप्यूटिंग प्रक्रियाओं, के लिए 1.03 से 3.95 गुना तक गति बढ़ने की जानकारी देता है। AMD MI350 हार्डवेयर पर पूरे वर्कफ़्लो की गति में 3% बढ़ोतरी बताई गई है।

मुफ्त इस्तेमाल की अनुमति और उसकी सीमाएं

Muse Model License के तहत कई डेवलपर Meta को भुगतान किए बिना मॉडल चला, संशोधित और अनुकूलित कर सकते हैं। सेवा के रूप में मॉडल उपलब्ध कराने वाली पात्र कंपनियों पर एक खास व्यावसायिक शर्त लागू होती है। इसका मतलब है ग्राहकों को होस्ट किए गए मॉडल तक पहुंच बेचना।

अगर लाइसेंसधारी और उससे जुड़ी कंपनियों का कुल सकल राजस्व लगातार किसी भी 12 महीने की अवधि में $20 मिलियन से अधिक हो जाता है, तो पात्र मॉडल-सर्विंग गतिविधि के लिए Meta को सूचना देना और अलग लिखित समझौता करना जरूरी है। राजस्व की गणना में कंपनी और उससे जुड़ी कंपनियां शामिल होती हैं, न कि सिर्फ Muse Spark Open से हुई बिक्री।

आंतरिक इस्तेमाल और लाइसेंस में बताई गई अन्य गतिविधियों को इस शर्त से छूट है। लाइसेंस यह भी कहता है कि मॉडल या उसके दायरे में आने वाले संशोधित संस्करणों का इस्तेमाल करने वाले उत्पादों पर "Built with Muse Spark Open" का श्रेय दिखाना होगा। इसलिए डिप्लॉयमेंट की योजना बना रही कंपनियों को अपनी गतिविधि और लागू शर्तों, दोनों की जांच करनी होगी।

डेवलपर Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face और Microsoft Foundry Models से वेट्स डाउनलोड कर सकते हैं। होस्टेड एक्सेस Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter और Together AI के जरिए उपलब्ध है।

Together AI ने सर्वरलेस इस्तेमाल की कीमत प्रति 10 लाख इनपुट टोकन $1.25 और प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन $4.25 रखी है। इन दरों पर 10 लाख इनपुट टोकन प्रोसेस करने और 10 लाख आउटपुट टोकन तैयार करने की लागत $5.50 होगी। स्थानीय संचालन की लागत हार्डवेयर खर्च, इस्तेमाल की अवधि, बिजली और तकनीकी सहायता पर निर्भर करती है।

सुरक्षा का काम डाउनलोड के बाद भी जारी

Meta का कहना है कि Muse Spark Open, अगस्त में जारी Muse Spark पर आधारित है और Meta की अपनी सुरक्षा प्रणालियों के बाहर इस्तेमाल के लिए इसमें अतिरिक्त सुरक्षा प्रशिक्षण दिया गया है। इसका मॉडल कार्ड नुकसानदेह सामग्री, टूल से किए गए काम, निजता और साइबर सुरक्षा, रसायन विज्ञान, जीव विज्ञान तथा नियंत्रण खोने से जुड़े जोखिमों का मूल्यांकन करता है।

Meta के मुताबिक, उसके आंतरिक साइबर जेलब्रेक बेंचमार्क पर मॉडल ने नुकसान पहुंचाने की 99.2% कोशिशों को ठुकराया। जेलब्रेक का मतलब है मॉडल से उसकी पाबंदियों को दरकिनार कराने की कोशिश। साइबर सुरक्षा के तीन अन्य परीक्षण सेट को मिलाकर Meta ने 94.8% इनकार दर बताई।

मॉडल को वास्तविक सिस्टम से जोड़ने पर भी डेवलपर की जिम्मेदारियां बनी रहती हैं। Meta ऐप्लिकेशन के अनुसार सुरक्षा उपाय अपनाने की सलाह देता है, जिनमें ऐसे कदम भी हैं जिन्हें पलटा नहीं जा सकता और जिनसे पहले इंसान की पुष्टि जरूरी हो। कोड में बदलाव करने, फाइलें इधर-उधर करने या बाहरी टूल चलाने में सक्षम असिस्टेंट के लिए यह नियंत्रित करना जरूरी है कि वह कौन-से काम कर सकता है।

मॉडल कार्ड के मुताबिक, सिस्टम गलत, पक्षपाती या आपत्तिजनक जवाब दे सकता है और जटिल तर्क के दौरान गलतियां कर सकता है। इसे 100 से अधिक भाषाओं के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया, लेकिन प्रशिक्षण में शामिल हर भाषा का Meta ने मूल्यांकन नहीं किया है। मॉडल को अनुकूलित करने वाले डेवलपर को अपने ऐप्लिकेशन और भाषाओं की जांच करनी चाहिए, खासकर वेट्स या व्यवहार बदलने के बाद।

ऐसी रिलीज जो Meta के बंद कारोबार को भी सहारा देती है

Meta अपने अधिक उन्नत मॉडल Muse Wonder को मालिकाना तकनीक के रूप में अपने पास रख रहा है। Wang ने कहा कि कंपनी किन मॉडलों को दूसरों के डाउनलोड के लिए जारी करेगी, यह तय करते समय सुरक्षा और क्षमता से जुड़े पहलुओं पर विचार करती है।

सुरक्षा और क्षमता, दोनों वजहों से हम आम तौर पर अपने सबसे शक्तिशाली मॉडल ओपन सोर्स नहीं करेंगे।

Meta मुफ्त पहुंच को ऐसे डेवलपर आकर्षित करने का तरीका भी मानता है जो आगे चलकर कंपनी के प्रस्तावित क्लाउड कारोबार से अधिक टूल और कंप्यूटिंग क्षमता के लिए भुगतान कर सकते हैं। डेवलपर स्वतंत्र रूप से प्रयोग शुरू कर सकते हैं और जरूरत बढ़ने पर होस्टेड सेवाएं खरीद सकते हैं।

प्रतिस्पर्धा का सिलसिला Meta से आगे भी जारी है। फ्रांस की Mistral ने अक्टूबर की शुरुआत में Mistral Large 4 की घोषणा की और उसे अपना सबसे बड़ा तथा सबसे सक्षम मॉडल बताया। इसमें कुल 1 ट्रिलियन पैरामीटर और 49 अरब सक्रिय पैरामीटर हैं। इसके वेट्स 27 अक्टूबर को प्रकाशित किए जाने थे। Reflection AI ने भी अक्टूबर में अपना Beam मॉडल जारी करने की योजना बनाई थी।

मुख्य पड़ाव:

• अगस्त 2026: Meta ने Muse Spark और छोटे ओपन-वेट्स मॉडल Muse Glimmer को जारी किया।
• अक्टूबर की शुरुआत: Mistral ने Mistral Large 4 की घोषणा की।
• 15 अक्टूबर: Meta ने Muse Spark Open जारी किया।
• अक्टूबर के आखिर में: 512 GB मेमोरी वाला Apple Mac Studio कॉन्फ़िगरेशन उपलब्ध होने वाला था।
• 27 अक्टूबर: Mistral ने Large 4 के वेट्स प्रकाशित करने का कार्यक्रम तय किया।

Meta की रिलीज संगठनों को एक और बड़ा मॉडल देती है जिसे वे खुद चला और अनुकूलित कर सकते हैं। इसकी उपयोगिता कामकाज के प्रदर्शन, स्थानीय डिप्लॉयमेंट के विकल्पों और लाइसेंस की शर्तों के मेल पर निर्भर करती है। वहीं कंपनी की व्यावसायिक रणनीति के तहत उसकी सबसे शक्तिशाली तकनीक सशुल्क सेवा के पीछे रहेगी।

मुख्य बातें

• Meta ने 15 अक्टूबर, 2026 को Muse Spark Open जारी किया। इसमें कुल 816 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें से एक समय में 42 अरब सक्रिय रहते हैं।
• मॉडल टेक्स्ट, तस्वीरें, वीडियो और ऑडियो स्वीकार करता है, टेक्स्ट तैयार करता है और 10 लाख टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो सपोर्ट करता है।
• Meta के परीक्षणों में टूल इस्तेमाल के मामले में मॉडल मजबूत है, जबकि कोडिंग के कई पैमानों पर Kimi K3 और GLM 5.3 आगे हैं।
• इसे स्थानीय तौर पर चलाने के लिए काफी मेमोरी चाहिए। Meta के प्रस्तावित डेस्कटॉप सेटअप में 512 GB मेमोरी वाले दो M5 Ultra Mac Studio हैं।
• $20 मिलियन राजस्व सीमा से ऊपर की पात्र मॉडल-सर्विंग कंपनियों को Meta के साथ अलग समझौता करना होगा।
• Muse Wonder बंद रहेगा। वहीं Meta डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडलों के जरिए डेवलपर और संभावित क्लाउड ग्राहकों को आकर्षित कर रहा है।