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Platz 16 im Vergleich

Muse Spark Open

Meta (Superintelligence Labs) · USA · veröffentlicht 15. Oktober 2026

79 % Gesamtbewertung

Das offene Modell von Metas Superintelligence Labs, am 15. Oktober 2026 erschienen. Artificial Analysis misst 25 Punkte im Intelligenz-Index v5, so viel wie bei keinem anderen Modell aus den USA in unserer Übersicht. Es versteht Text, Bilder, Video und Audio und ist bei der Arbeit mit Werkzeugen stark, beim Programmieren liegen GLM-5.3 und Kimi K3 vorn. Die Lizenz verlangt einen sichtbaren Hinweis auf das Modell. Für die meisten Firmen ist die Cloud der realistische Weg.

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Bewertung im Detail

Gesamtnote aus 3 gewichteten Dimensionen. Die Leistung beruht auf 25 Punkten im Intelligenz-Index v5 von Artificial Analysis. Das stärkste Modell im Vergleich, Kimi K3.1 Pro, hat 46. Wie wir bewerten

Leistung (55 %) 79 %
DSGVO- und EU-Eignung (30 %) 78 %
Lizenz-Offenheit (15 %) 80 %

Fähigkeitsprofil

Wo Muse Spark Open stark ist, über 6 Säulen auf einer Skala von 0 bis 100. Die gestrichelte Linie ist der Median aller 35 Modelle im Vergleich. Wie die Säulen entstehen

Coding 86 Mathe & Logik 88* Wissen 92 Deutsch 82* Agentik 95 Kontext 88*
Muse Spark Open Median aller Modelle * redaktionelle Einschätzung (kein belegter Benchmark)
Fähigkeitsprofil von Muse Spark Open, Werte von 0 bis 100
SäuleWertGrundlage
Programmierung86benchmarkbelegt
Mathematik & Logik88redaktionelle Einschätzung
Wissen92benchmarkbelegt
Deutsch & Sprache82redaktionelle Einschätzung
Agentik & Werkzeuge95benchmarkbelegt
Langer Kontext88redaktionelle Einschätzung
Agentik & Werkzeuge 95
Werkzeuge selbständig aufrufen und mehrstufige Abläufe steuern
Wissen 92
Fach- und Allgemeinwissen über viele Domänen hinweg
Mathematik & Logik · Einschätzung 88
mehrstufiges Rechnen und logisches Schließen mit prüfbarer Lösung
Langer Kontext · Einschätzung 88
nutzbare Leistung über sehr lange Eingaben, nicht nur die Fenstergröße
Programmierung 86
Code schreiben und debuggen, ganze Repositories über viele Schritte bearbeiten
Deutsch & Sprache · Einschätzung 82
Sprachverständnis und Mehrsprachigkeit, mit Blick auf Deutsch

Ein belegter Wert stammt aus den Benchmarks unten. Von jedem Ergebnis ziehen wir ab, was bloßes Raten erreichen würde. Den Rest rechnen wir auf 0 bis 100 um und mitteln bei mehreren Benchmarks je Säule. Bei Säulen mit der Kennzeichnung "Einschätzung" lag kein vergleichbarer Benchmark vor. Dort ordnen wir selbst ein. Wie die Säulen entstehen, steht auf der Übersichtsseite.

Steckbrief

Was offene Gewichte, Parameter, Token, Quantisierung und GGUF bedeuten, erklärt die Übersicht.

Architektur
Mixture-of-Experts
Parameter
816 Mrd. gesamt, 42 Mrd. aktiv je Token
Kontextfenster
1 Mio. TokenDie Modellkarte nennt 1 Mio. Token, Artificial Analysis führt 1.048.576.
Lizenz
Muse Model LicenseEigene Lizenz von Meta. Wer ein Produkt mit dem Modell anbietet, muss "Built with Muse Spark Open" sichtbar nennen. Wer Modelle als Dienst anbietet und mit seiner Firma samt verbundenen Unternehmen in 12 Monaten über 20 Mio. US-Dollar umsetzt, braucht eine eigene Vereinbarung mit Meta. Für den Download verlangt Meta Namen, Geburtsdatum und Firma.
Eingabe
Text, Bild, Video, Audio (nur Text-Ausgabe)
Lokaler Betrieb
In 2 Bit ein Mac Studio mit 512 GB (ab Ende Oktober), in NVFP4 4 mit je 256 GB, sonst Cloud
Bei EU-Hostern
SeltenKein EU-Hoster bestätigt. Gehostet wird es bisher bei Anbietern aus den USA, der DSGVO-konforme Betrieb läuft über eigene Hardware
Cloud-API (Richtwert)
1,12 € Eingabe / 3,79 € Ausgabe je Mio. TokenMedian der Anbieter bei Artificial Analysis, Richtwert, umgerechnet aus USD

Aus der offiziellen Modellkarte belegt, ebenso die Architektur mit 8 von 256 Experten je Token und 62 Schichten. Dazu kommt ein Encoder für Bild, Video und Audio mit 1,8 Mrd. Parametern. Meta liefert die Gewichte in BF16 mit rund 1,6 TB und in NVFP4 mit rund 530 GB.

Wo läuft das Modell in der EU

Für dieses Modell ist keiner der Anbieter aus unserer Übersicht der KI-Hoster aus Europa im Steckbrief belegt.

Benchmarks

Die folgenden Werte stammen überwiegend vom Hersteller. Die unabhängige Einordnung durch Artificial Analysis steht oben unter Bewertung im Detail.

89,2 MCP-Atlas
76,4 Terminal-Bench 2.1
89,0 GPQA Diamond
60 DeepSWE 1.1

Muse Spark Open ist die offene Fassung von Muse Spark aus Metas Superintelligence Labs und am 15. Oktober 2026 erschienen. Das Mixture-of-Experts-Modell hat 816 Milliarden Parameter, je Token rechnen 42 Milliarden mit, verteilt auf 8 von 256 Experten. Ein eigener Encoder mit 1,8 Milliarden Parametern liest Bilder, Video und Audio, geantwortet wird in Text. Das Kontextfenster fasst 1 Million Token. Die Denktiefe lässt sich in 4 Stufen einstellen, ab Werk steht sie auf der höchsten. Trainiert wurde das Modell nach der Modellkarte mit Daten aus mehr als 100 Sprachen, Deutsch nennt die Karte nicht eigens.

Artificial Analysis misst das Modell unabhängig mit 25 Punkten im Intelligenz-Index v5, auf der höchsten Denkstufe. Damit liegt es knapp hinter Mistral Large 4 mit 26, MiMo-V2.6-Pro kommt auf 30, GLM-5.3 und DeepSeek V4.1 Flash auf je 32. Kein anderes Modell aus den USA in unserer Übersicht hat mehr Punkte, Laguna S 2.1 schätzen wir auf 16. Die übrigen Zahlen stammen aus der Modellkarte von Meta. Stark ist das Modell bei Aufgaben mit angebundenen Werkzeugen: Bei MCP-Atlas meldet Meta 89,2, GLM-5.3 erreicht dort 84,2 und Kimi K3 82,3. Beim Programmieren liegen beide vorn, bei Terminal-Bench 2.1 mit 83,9 und 85,0 gegenüber 76,4, bei DeepSWE 1.1 mit 67 und 68 gegenüber 60. Im AA-Omniscience-Index v1.1, der Faktenwissen misst und erfundene Antworten bestraft, misst Artificial Analysis für Muse Spark Open 26 und für GLM-5.3 6. Meta hat das Modell außerdem stark auf das Ablehnen gefährlicher Anfragen trainiert. Das hat eine Kehrseite: Im Test FORTRESS lehnt es harmlose Anfragen häufiger ab, mit 17,4 gegenüber 3,2 bei GLM-5.3, niedriger ist dort besser.

Meta liefert die Gewichte in BF16 mit rund 1,6 TB und in NVFP4 mit rund 530 GB. Für Apple-Rechner beschreibt Meta den Betrieb auf 2 Mac Studio mit M5 Ultra und je 512 GB oder auf 4 mit je 256 GB, verbunden über Thunderbolt 5. Unsloth bietet GGUF-Fassungen für llama.cpp ab 176 GB in 1 Bit. Die Fassung UD-IQ2_S mit 275 GB passt auf einen Mac Studio mit 512 GB, eine Speicherstufe, die Apple für Ende Oktober 2026 ankündigt. Für die meisten Firmen ist bei dieser Größe die Cloud der realistische Weg. Ein europäischer Hoster führt das Modell noch nicht, am 16. Oktober 2026 steht es bei keinem Hoster aus unserer Übersicht im Katalog. Ollama bietet es nur als Cloud-Modell an. Über die Anbieter, die Artificial Analysis erfasst, kostet 1 Million Token im Median rund 1,12 Euro in der Eingabe und 3,79 Euro in der Ausgabe.

Die Lizenz ist ein eigenes Dokument von Meta und keine freie Lizenz wie MIT oder Apache 2.0. Wer ein Produkt mit dem Modell anbietet, muss "Built with Muse Spark Open" sichtbar nennen, etwa in der Oberfläche oder der Dokumentation. Wer Modelle als Dienst verkauft und mit seiner Firma samt verbundenen Unternehmen in 12 Monaten mehr als 20 Millionen US-Dollar umsetzt, braucht eine eigene Vereinbarung mit Meta. Die interne Nutzung in der Firma fällt nicht unter diese Umsatzgrenze. Für den Download auf Hugging Face verlangt Meta den vollen Namen, das Geburtsdatum und die Firma, die Angaben lassen sich danach nicht mehr ändern.

Was es gut kann

  • Artificial Analysis misst unabhängig 25 Punkte im Intelligenz-Index v5, der höchste Wert unter den Modellen aus den USA in unserer Übersicht
  • Nach Herstellerangaben 89,2 bei MCP-Atlas, einem Test für Aufgaben mit angebundenen Werkzeugen, vor GLM-5.3 mit 84,2 und Kimi K3 mit 82,3
  • Im AA-Omniscience-Index v1.1 für Faktenwissen misst Artificial Analysis 26, GLM-5.3 kommt dort auf 6
  • Versteht Text, Bilder, Video und Audio in einem Modell, mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Token

Wo es hakt

  • Beim Programmieren hinter GLM-5.3 und Kimi K3, bei Terminal-Bench 2.1 76,4 gegenüber 83,9 und 85,0
  • Die Lizenz verlangt "Built with Muse Spark Open" in jedem Produkt, der Download Name, Geburtsdatum und Firma
  • Lehnt nach Metas Messung harmlose Anfragen häufiger ab als die Vergleichsmodelle, im Test FORTRESS 17,4 gegenüber 3,2 bei GLM-5.3
  • Die 2-Bit-Fassungen von Unsloth belegen 226 bis 311 GB, für die meisten Firmen ist die Cloud der realistische Weg
  • Kein EU-Hoster führt das Modell, ohne eigene Hardware bleiben Anbieter aus den USA

Quelle: Offizielle HF-Modellkarte meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B, Entwicklerblog von Meta, GGUF-Fassungen von Unsloth, Ollama-Bibliothek und Artificial Analysis, Oktober 2026, Index v5 am 30.10.2026. Preise umgerechnet mit dem EZB-Referenzkurs vom 15.10.2026. EU-Hoster an den Katalogen der Hoster aus unserer Hostertabelle geprüft am 16.10.2026 · Stand der Recherche 1. November 2026 · Leistung aus dem Intelligenz-Index von Artificial Analysis, die übrige Bewertung von neuost