Meta ra mắt Muse Spark Open để cạnh tranh với các mô hình AI Trung Quốc, nhưng việc sử dụng bị giới hạn bởi yêu cầu phần cứng và điều kiện thương mại

Mô hình 816 tỷ tham số tham gia cuộc đua AI mở

Meta phát hành Muse Spark Open vào ngày 15 tháng 10 năm 2026, cung cấp cho các nhà phát triển một mô hình trí tuệ nhân tạo mà họ có thể tải xuống, chỉnh sửa và tự vận hành. Mô hình có 816 tỷ tham số, hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token và, theo Meta, có thể chạy trên hai máy tính Apple M5 Ultra Mac Studio được cấu hình với đủ bộ nhớ.

Đợt phát hành đưa thêm một đối thủ Mỹ vào thị trường nơi các nhà phát triển Trung Quốc đã giành được vị thế đáng kể. Đánh giá của Hugging Face công bố hồi tháng 3 năm 2026 cho thấy các mô hình Trung Quốc chiếm 41% lượt tải trong năm trước đó, vượt các mô hình Mỹ. Qwen của Alibaba, Kimi của Moonshot AI và GLM của Z.ai nằm trong số các mô hình cạnh tranh để thu hút những nhà phát triển muốn kiểm soát hệ thống AI của riêng mình.

Meta gọi Muse Spark Open là mô hình trọng số mở mạnh nhất của Mỹ. Các thử nghiệm của chính công ty cho thấy bức tranh chi tiết hơn: mô hình dẫn trước một số đối thủ được liệt kê ở vài bài kiểm tra về sử dụng công cụ và hoàn thành tác vụ, trong khi các đối thủ Trung Quốc đạt điểm cao hơn ở một số đánh giá về lập trình và công việc chuyên môn.

Meta, công ty mẹ của Facebook, Instagram và WhatsApp, cũng giữ kín mô hình tiên tiến nhất của mình là Muse Wonder. Vì vậy, đợt phát hành này phục vụ hai mục tiêu: phổ biến công nghệ để các nhà phát triển tùy biến, đồng thời giữ lại một sản phẩm mạnh hơn cho các dịch vụ thương mại.

Với doanh nghiệp, quyết định thực tế không chỉ dựa trên điểm chuẩn. Muse Spark Open cho phép kiểm soát việc triển khai và dữ liệu, nhưng đòi hỏi bộ nhớ đáng kể; giấy phép của mô hình cũng yêu cầu một thỏa thuận riêng đối với một số công ty bán quyền truy cập vào mô hình.

Nhà phát triển có thể tải xuống và thay đổi những gì

Meta Superintelligence Labs được ghi là tác giả trong thẻ mô hình Muse Spark Open chính thức. Thẻ mô tả một hệ thống được xây dựng để lập trình, suy luận qua nhiều bước và hoàn thành tác vụ bằng các công cụ phần mềm.

Trọng số mô hình là các thiết lập số học được hình thành trong quá trình huấn luyện. Cho phép tải xuống trọng số giúp nhà phát triển khác chạy mô hình, điều chỉnh cách hoạt động và tích hợp vào sản phẩm mà không phải gửi mọi yêu cầu đến Meta. Các mô hình đóng thường chỉ cho phép truy cập thông qua dịch vụ do nhà phát triển kiểm soát.

Trọng số mở và mã nguồn mở là hai mức độ truy cập khác nhau. Một bản phát hành mã nguồn mở đầy đủ cũng sẽ cung cấp mã huấn luyện và dữ liệu liên quan theo các điều khoản phù hợp. Muse Spark Open được phân phối theo giấy phép riêng của Meta, trong đó quy định điều kiện sử dụng và phân phối lại.

Mô hình tiếp nhận văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, đồng thời tạo ra văn bản. Nhà phát triển có thể dùng nó để xem xét ảnh chụp màn hình, diễn giải biểu đồ hoặc xử lý nội dung cuộc họp được ghi âm cùng với hướng dẫn bằng văn bản. Cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token quyết định lượng tài liệu mô hình có thể xem xét cùng lúc. Token là đơn vị nhỏ của văn bản hoặc thông tin được mã hóa khác mà hệ thống xử lý.

Tổng quan về mô hình của Meta nhấn mạnh khả năng lập trình, nhận diện hình ảnh và tài liệu, cùng các quy trình làm việc có nhiều tác nhân AI. Tác nhân là hệ thống có thể thực hiện các bước hướng tới hoàn thành một tác vụ, chẳng hạn gọi một công cụ, xem xét kết quả rồi quyết định bước tiếp theo.

Meta dẫn trước ở đâu, đối thủ Trung Quốc dẫn trước ở đâu

Bảng điểm chuẩn của Meta cho Muse Spark Open đạt 61,8 điểm ở JobBench, so với 61,4 của GLM 5.3 và 54,3 của Kimi K3. Ở MCP-Atlas, bài kiểm tra về sử dụng công cụ, Meta báo cáo mô hình của mình đạt 89,2 điểm, cao hơn Qwen3.8 với 84,5, GLM 5.3 với 84,2 và Kimi K3 với 82,3.

Kết quả lập trình ở một số thước đo nghiêng về các đối thủ Trung Quốc. Trong Terminal-Bench 2.1, Meta báo cáo Muse Spark Open đạt 76,4 điểm, so với 83,9 của GLM 5.3 và 85,0 của Kimi K3. Kimi dẫn trước 8,6 điểm. Trong DeepSWE 1.1, Muse Spark Open đạt 60 điểm, so với 67 của GLM và 68 của Kimi.

Các so sánh DeepSWE sử dụng phần mềm tác nhân đi kèm mà mỗi mô hình ưa dùng hoặc có sẵn tốt nhất. Phần mềm này giúp tổ chức công việc, vì vậy kết quả được báo cáo phản ánh mô hình hoạt động trong một cấu hình cụ thể. Meta cũng sử dụng các thiết lập suy luận khác nhau có tên riêng cho những mô hình cạnh tranh.

Meta báo cáo Muse Spark Open đạt 39 điểm trong Chỉ số Trí tuệ của Artificial Analysis, cao hơn mức 26 của Inkling từ Thinking Machines và 23 của Nemotron 3 Ultra từ Nvidia. Bảng của Meta ghi GLM 5.3 đạt 45 điểm, Kimi K3 đạt 44 và Qwen3.8 đạt 40. Đây là các số liệu do Meta công bố trong thẻ mô hình.

Do đó, quyết định mua phụ thuộc vào loại công việc. Một công ty xây dựng trợ lý điều phối công cụ có thể coi trọng những kết quả khác với một nhóm muốn AI giải quyết các vấn đề bảo trì phần mềm phức tạp. Sản phẩm của Meta có thế mạnh ở một số tác vụ nhất định, nhưng vẫn phải đối mặt với cạnh tranh mạnh trên tập hợp bài kiểm tra rộng hơn.

Vì sao mô hình tải xuống được ngày càng phổ biến

Tỷ lệ tải xuống 41% của Hugging Face giúp lý giải áp lực thương mại lên các nhà phát triển Mỹ. Mô hình tải xuống được cho phép tổ chức dựa trên một hệ thống sẵn có thay vì trả chi phí huấn luyện mô hình lớn từ đầu. Họ cũng có thể điều chỉnh mô hình cho phù hợp với thuật ngữ, quy trình và ứng dụng riêng.

OpenRouter cho biết các mô hình trọng số mở xử lý 60% tổng lượng token từ các yêu cầu xuất phát tại Mỹ trên nền tảng của họ trong tháng 9. Các nhà phát triển Trung Quốc cung cấp phần lớn lưu lượng liên quan đến mô hình mở. Con số này phản ánh hoạt động trên OpenRouter, trong khi số liệu của Hugging Face đo lượt tải xuống trên một nền tảng khác và trong khoảng thời gian khác.

Alexandr Wang, Giám đốc AI của Meta, đặt cuộc cạnh tranh trong bối cảnh quốc gia, lập luận rằng các công ty Mỹ cần phát hành những mô hình mà nhà phát triển có thể áp dụng rộng rãi.

Phần lớn AI trên thế giới sẽ chạy trên các mô hình mở. Chúng nên là của Mỹ.

Doanh nghiệp có thể chọn nơi lưu trữ các mô hình tải xuống được, kể cả mô hình do nước ngoài phát triển. Chạy hệ thống trên hạ tầng của chính tổ chức có thể giữ yêu cầu và tài liệu trong môi trường đó, nếu các công cụ và dịch vụ kết nối được cấu hình phù hợp. Nơi xử lý dữ liệu phụ thuộc vào phương án triển khai mà khách hàng chọn.

Hai máy tính để bàn, yêu cầu bộ nhớ đáng kể

Thông báo ngày 15 tháng 10 của Meta mô tả cấu hình Apple gồm hai máy Mac Studio M5 Ultra, mỗi máy có tối đa 512 GB bộ nhớ thống nhất. Khung MLX của Apple cho phép hai máy phối hợp và lưu trữ mô hình trên khoảng một terabyte bộ nhớ.

Muse Spark Open sử dụng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia. Mô hình có nhiều nhóm tham số chuyên biệt và chỉ kích hoạt một số nhóm cho mỗi token được xử lý. Trong tổng số 816 tỷ tham số, có 42 tỷ tham số hoạt động tại một thời điểm, tương đương khoảng 5,1% tổng số. Cách này giảm lượng tính toán cần thiết cho mỗi bước, nhưng vẫn cần bộ nhớ lớn để lưu toàn bộ mô hình.

Thẻ mô hình nêu yêu cầu tối thiểu 700 GB bộ nhớ bộ tăng tốc cho phiên bản NVFP4 và 2 TB cho BF16. Đây là các định dạng số khác nhau dùng để lưu trọng số. NVFP4 sử dụng ít bit và bộ nhớ hơn; BF16 cần nhiều bộ nhớ hơn, trong khi Meta lưu ý suy luận nén có thể gây ra khác biệt nhỏ về chất lượng trong một số trường hợp.

Cấu hình Mac Studio 512 GB của Apple dự kiến ra mắt vào cuối tháng 10, nhưng giá chưa được công bố tại thời điểm ra mắt. Máy dùng chip M5 Ultra cần thiết và có bộ nhớ 256 GB có giá khởi điểm 10.799 USD. Bốn máy với mức giá niêm yết đó sẽ có tổng giá 43.196 USD trước thuế và phụ kiện, đồng thời cung cấp tổng dung lượng bộ nhớ tương đương cặp máy được đề xuất.

Meta trình diễn các quy trình chạy cục bộ, gồm chỉnh sửa Ice Cubes, một ứng dụng Mastodon, và điều khiển DaVinci Resolve để xem lại cảnh quay và chuẩn bị khung hình cắt dọc. Công ty không đưa ra tổng chi phí hay tốc độ tạo văn bản đo được cho cặp máy tính được đề xuất.

Apple và Meta tìm thấy điểm chung

Apple và Meta đã hợp tác trong nhiều tháng để triển khai hệ thống. Mối quan hệ đối tác kết nối hai công ty từng căng thẳng vì tranh chấp về quyền riêng tư và quảng cáo. Meta ước tính những thay đổi về quyền riêng tư mà Apple đưa ra năm 2021 sẽ làm doanh thu của Meta giảm 10 tỷ USD trong năm 2022.

Trước đó, Meta đã mua hàng trăm máy tính Mac cho nhóm Superintelligence thử nghiệm AI cục bộ và các tác nhân. Wang cho biết nhà nghiên cứu AI kiêm cựu giám đốc Apple Daniel Gross là một trong những người giúp thúc đẩy hợp tác.

Apple có cơ hội trình diễn khả năng xử lý một mô hình AI rất lớn của phần cứng hãng bên ngoài trung tâm dữ liệu. Meta có thêm một phương án triển khai dành cho nhà phát triển muốn làm việc cục bộ. Cả hai công ty đều chưa công khai cam kết mở rộng quan hệ đối tác.

Meta cũng hỗ trợ phần cứng AMD, Intel và Nvidia thông qua một số công cụ suy luận, tức phần mềm chạy mô hình đã huấn luyện. Thông báo của công ty liệt kê SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp và Unsloth.

Mức cải thiện hiệu suất khác nhau tùy thành phần và hệ thống. Meta báo cáo tốc độ tăng từ 1,03 đến 3,95 lần đối với các nhân GPU Helion riêng lẻ, là những quy trình tính toán nhỏ. Với toàn bộ quy trình trên phần cứng AMD MI350, công ty báo cáo tốc độ tăng 3%.

Giấy phép sử dụng miễn phí cho phép gì và giới hạn ở đâu

Giấy phép Muse Model cho phép nhiều nhà phát triển chạy, chỉnh sửa và điều chỉnh mô hình mà không phải trả phí cho Meta. Một điều khoản thương mại cụ thể áp dụng cho các doanh nghiệp đủ điều kiện cung cấp mô hình dưới dạng dịch vụ, tức bán cho khách hàng quyền truy cập vào mô hình được lưu trữ.

Khi tổng doanh thu gộp của bên được cấp phép và các đơn vị liên kết vượt 20 triệu USD trong bất kỳ giai đoạn 12 tháng liên tiếp nào, hoạt động cung cấp mô hình thuộc diện điều chỉnh phải thông báo cho Meta và ký một thỏa thuận riêng bằng văn bản. Cách tính doanh thu bao gồm công ty và các đơn vị liên kết, chứ không chỉ tính doanh số do Muse Spark Open tạo ra.

Điều khoản này miễn trừ việc sử dụng nội bộ và một số hoạt động khác được nêu rõ. Giấy phép cũng yêu cầu sản phẩm sử dụng mô hình hoặc các phiên bản phái sinh thuộc phạm vi điều chỉnh phải hiển thị dòng ghi công "Built with Muse Spark Open." Vì vậy, doanh nghiệp dự định triển khai cần xem xét cả hoạt động dự kiến lẫn các điều kiện áp dụng.

Nhà phát triển có thể tải trọng số thông qua Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face và Microsoft Foundry Models. Có thể truy cập mô hình được lưu trữ qua Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter và Together AI.

Together AI niêm yết mức giá không máy chủ là 1,25 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 4,25 USD cho mỗi triệu token đầu ra. Theo mức giá đó, xử lý 1 triệu token đầu vào và tạo 1 triệu token đầu ra sẽ tốn 5,50 USD. Hiệu quả kinh tế khi vận hành cục bộ phụ thuộc vào chi phí phần cứng, mức độ sử dụng, điện năng và hỗ trợ kỹ thuật.

Công tác an toàn không dừng lại ở việc tải xuống

Meta cho biết Muse Spark Open được phát triển từ Muse Spark, phát hành hồi tháng 8, với chương trình huấn luyện an toàn bổ sung nhằm chuẩn bị cho việc sử dụng bên ngoài các hệ thống bảo vệ riêng của Meta. Thẻ mô hình đánh giá nội dung có hại, hành động được thực hiện qua công cụ, quyền riêng tư và các rủi ro liên quan đến an ninh mạng, hóa học, sinh học và nguy cơ mất kiểm soát.

Meta báo cáo mô hình phát hành từ chối 99,2% nỗ lực trong bài kiểm tra nội bộ về tấn công vượt rào an ninh mạng. Tấn công vượt rào là nỗ lực khiến mô hình bỏ qua các giới hạn. Trong tổng hợp ba bộ kiểm tra an ninh mạng khác, Meta báo cáo tỷ lệ từ chối là 94,8%.

Nhà phát triển vẫn có trách nhiệm khi kết nối mô hình với các hệ thống thực tế. Meta khuyến nghị áp dụng biện pháp bảo vệ phù hợp với từng ứng dụng, trong đó có yêu cầu con người xác nhận trước khi thực hiện hành động không thể đảo ngược. Trợ lý có thể chỉnh sửa mã, di chuyển tệp hoặc gọi công cụ bên ngoài cần được kiểm soát về những hành động được phép thực hiện.

Thẻ mô hình cho biết hệ thống có thể tạo ra phản hồi không chính xác, thiên lệch hoặc không phù hợp, đồng thời mắc lỗi khi suy luận phức tạp. Mô hình được huấn luyện bằng dữ liệu từ hơn 100 ngôn ngữ, nhưng Meta chưa đánh giá mọi ngôn ngữ có trong dữ liệu huấn luyện. Nhà phát triển điều chỉnh mô hình cần kiểm thử ứng dụng và ngôn ngữ của mình, đặc biệt sau khi thay đổi trọng số hoặc cách hoạt động.

Đợt phát hành cũng hỗ trợ hoạt động kinh doanh khép kín của Meta

Meta giữ độc quyền Muse Wonder, mô hình tiên tiến hơn của công ty. Wang cho biết các cân nhắc về an toàn và năng lực ảnh hưởng đến quyết định mô hình nào được phát hành để người khác tải xuống.

Vì cả lý do an toàn lẫn năng lực, nhìn chung chúng tôi sẽ không phát hành mã nguồn mở những mô hình mạnh nhất của mình.

Meta cũng xem quyền truy cập miễn phí là cách thu hút nhà phát triển, những người có thể sau này trả phí để sử dụng thêm công cụ và năng lực tính toán thông qua mảng kinh doanh đám mây dự kiến của công ty. Nhà phát triển có thể bắt đầu thử nghiệm độc lập, rồi mua dịch vụ lưu trữ khi nhu cầu tăng lên.

Lịch cạnh tranh còn có các đối thủ ngoài Meta. Mistral của Pháp công bố Mistral Large 4 hồi đầu tháng 10, mô tả đây là mô hình lớn nhất và mạnh nhất của hãng, với tổng cộng 1 nghìn tỷ tham số và 49 tỷ tham số hoạt động. Trọng số dự kiến được công bố ngày 27 tháng 10. Reflection AI cũng lên kế hoạch phát hành mô hình Beam trong tháng 10.

Các mốc chính:

• Tháng 8 năm 2026: Meta phát hành Muse Spark và mô hình trọng số mở nhỏ hơn Muse Glimmer.
• Đầu tháng 10: Mistral công bố Mistral Large 4.
• Ngày 15 tháng 10: Meta phát hành Muse Spark Open.
• Cuối tháng 10: Cấu hình Mac Studio của Apple với 512 GB bộ nhớ dự kiến ra mắt.
• Ngày 27 tháng 10: Mistral dự kiến công bố trọng số Large 4.

Sản phẩm của Meta cung cấp cho các tổ chức thêm một mô hình quy mô lớn mà họ có thể tự vận hành và điều chỉnh. Sức hấp dẫn của mô hình nằm ở sự kết hợp giữa hiệu suất tác vụ, lựa chọn triển khai cục bộ và điều khoản giấy phép; trong khi chiến lược thương mại của công ty vẫn giữ công nghệ mạnh nhất sau dịch vụ trả phí.

Điểm chính

• Meta phát hành Muse Spark Open ngày 15 tháng 10 năm 2026, với tổng cộng 816 tỷ tham số, trong đó 42 tỷ tham số hoạt động tại một thời điểm.
• Mô hình tiếp nhận văn bản, hình ảnh, video và âm thanh, tạo ra văn bản, đồng thời hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token.
• Các thử nghiệm của Meta cho thấy mô hình có thế mạnh về sử dụng công cụ, trong khi Kimi K3 và GLM 5.3 dẫn đầu ở một số thước đo lập trình.
• Vận hành cục bộ đòi hỏi bộ nhớ đáng kể. Cấu hình máy tính để bàn Meta đề xuất sử dụng hai máy Mac Studio M5 Ultra, mỗi máy có 512 GB.
• Doanh nghiệp cung cấp mô hình thuộc diện điều chỉnh và vượt ngưỡng doanh thu 20 triệu USD cần có thỏa thuận riêng với Meta.
• Muse Wonder vẫn là mô hình đóng, trong khi Meta dùng các mô hình tải xuống được để thu hút nhà phát triển và khách hàng tiềm năng cho dịch vụ đám mây.