أطلقت ميتا (Meta) نموذج ميوز سبارك أوبن (Muse Spark Open) بأوزان مفتوحة، ويمكن تشغيله محليًا على أجهزة ماك ستوديو (Mac Studio) من آبل (Apple). الخلاصة: النموذج يحتاج عتاد محطات عمل ضخمًا، ومن لا يملكه يستطيع تجربته عبر منصات سحابية. والأوزان هي ملفات النموذج بعد التدريب، وتتيح تنزيله وتشغيله على بنيتك الخاصة.
ما هو Muse Spark Open؟
هو نموذج موجّه للبرمجة والمهام الوكيلة طويلة المدى، أي المهام التي ينفذها النموذج بنفسه عبر خطوات متتابعة. يعتمد بنية Mixture of Experts (مزيج الخبراء) التي تفعّل جزءًا فقط من المعلمات عند معالجة كل رمز، والرمز (token) أصغر وحدة نصية يقرؤها النموذج. يضم 816 مليار معلمة إجمالًا، ويعمل منها نحو 42 مليارًا في كل خطوة.
يدعم سياقًا يصل إلى مليون رمز، ويستقبل نصوصًا وصورًا وصوتًا وفيديو، لكنه يُخرج نصوصًا فقط. اختبرته ميتا مع أداة Muse Code في مهام فعلية، منها إصلاح الأخطاء وبناء نسخة كاملة من تطبيق Ice Cubes المفتوح المصدر لمنصة Mastodon، كما راجع لقطات فيديو داخل DaVinci Resolve لاختيار اللحظات المناسبة وقصها رأسيًا.
ما العتاد المطلوب للتشغيل المحلي؟
الإعداد الأساسي يستخدم جهازي Mac Studio بمعالج M5 Ultra، بذاكرة موحدة تصل إلى 512 جيجابايت في كل جهاز، فتقارب الذاكرة المجمعة 1 تيرابايت عبر إطار MLX من آبل. نسخة النموذج بدقة NVFP4 تحتاج نحو 493 جيجابايت للأوزان وحدها، وتُضاف ذاكرة العمليات الوسيطة أثناء الاستدلال، لذلك لا يكفي جهاز واحد بسعة 512 جيجابايت.
يعتمد التشغيل الموزع على ربط الأجهزة عبر Thunderbolt 5 مع RDMA لتبادل البيانات بزمن منخفض. وفي الاختبارات المنشورة سجل إعداد من أربعة أجهزة Mac Studio نحو 36.7 رمزًا في الثانية.
أين أجرّبه لو لا أملك هذا العتاد؟
الأوزان متاحة عبر Hugging Face، كما يعمل النموذج على منصات Baseten، Fireworks AI، Groq، Modal، Nebius، OpenRouter، Together AI، فتختار بين تشغيله داخل بنيتك أو استخدام خدمة مستضافة بحسب حجم المشروع والميزانية.
يخضع النموذج لترخيص Muse Model License الذي يسمح بالاستخدام والتعديل والتوزيع ضمن شروط محددة، وحصل على تدريب أمان إضافي. تذكّر أن «الأوزان المفتوحة» لا تعني مشروعًا مفتوح المصدر بكل مكوناته.
ماذا يعني لك؟
لم يتضمن الإعلان سعرًا رسميًا للإعداد المطلوب ولا تفاصيل عن توفره في مصر والخليج. وتكلفة جهازين بهذه الذاكرة مرتفعة، فالتشغيل المحلي أقرب للجامعات والفرق البحثية وشركات البرمجة. أما المطور أو الطالب فأسهل له تجربة النموذج عبر منصة مستضافة، مع مراجعة شروط الترخيص قبل أي استخدام تجاري.
يكمل الإطلاق اتجاه ميتا نحو الوكلاء الذكية الذي ظهر في نماذج Muse Wonder، وتجد موقعها أمام المنافسين في مقارنة OpenAI Dot مع Meta Muse. وتابع المزيد في قسم نماذج الذكاء الاصطناعي.
رأي ترقيتك
برأيي، القيمة ليست في تحويل كل جهاز Mac إلى محطة ذكاء اصطناعي، بل في أن نموذجًا بحجم 816 مليار معلمة صار ممكن التشغيل على مجموعة مكتبية صغيرة. ومن هنا قد تحتفظ الجامعات والشركات بنماذج قوية داخل منشآتها مع سيطرة مباشرة على بياناتها.
