Meta ha anunciado el modelo Muse Spark Open, un modelo de inteligencia artificial de pesos abiertos que contiene 816.000 millones de parámetros y puede ejecutarse íntegramente de forma local en dos Mac Studio equipados con procesadores M5 Ultra. El modelo se centra en el desarrollo de software, las tareas agénticas de larga duración y el razonamiento de múltiples pasos.
El modelo funciona con una arquitectura de mezcla de expertos, en la que se activan 42.000 millones de parámetros por token, con una ventana de contexto de hasta un millón de tokens. También admite entradas de texto, imágenes, vídeo y audio, lo que permite utilizarlo en tareas que van más allá de la generación de texto y la programación tradicional.
La ejecución local requiere un hardware poco habitual
Meta desarrolló el modelo en colaboración con Apple y lo optimizó para funcionar mediante el marco de aprendizaje automático MLX en dispositivos Mac Studio equipados con procesadores M5 Ultra. La configuración de referencia utiliza dos dispositivos, cada uno con 512 gigabytes de memoria unificada, para proporcionar un total de 1 terabyte capaz de albergar el modelo completo.
Esta arquitectura aprovecha el acceso de la unidad de procesamiento gráfico a la memoria unificada del sistema y el ancho de banda de memoria de 1,2 terabytes por segundo del procesador M5 Ultra. Meta describe los dos dispositivos como un único superordenador de escritorio, pero no se trata de una configuración habitual para los usuarios: la versión del Mac Studio con 512 gigabytes de memoria no estaba disponible para la venta cuando se publicó el artículo, y se esperaba que se lanzara a finales de octubre.
¿Qué cambia el modelo para los desarrolladores?
Meta probó Muse Spark Open con Muse Code en escenarios basados en agentes de programación. En una de las demostraciones, el modelo utilizó el proyecto Ice Cubes, un cliente de código abierto para la plataforma Mastodon, para corregir errores y añadir funciones. En otra demostración, controló DaVinci Resolve, examinó el vídeo fotograma a fotograma y después identificó y recortó los segmentos adecuados para el formato vertical.
Estos ejemplos indican que el enfoque del modelo no se limita a responder preguntas, sino que se extiende a ejecutar cadenas de acciones mediante varias herramientas y programas. El modelo obtuvo 89,2 puntos en la prueba MCP-Atlas y 61,8 puntos en JobBench, según las evaluaciones publicadas por Meta.
Amplio soporte y una licencia que no es completamente de código abierto
Muse Spark Open es compatible con los marcos de inferencia SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp, Unsloth y MLX, y puede ejecutarse en hardware de AMD, Apple, Intel y NVIDIA. Sus pesos también están disponibles a través de Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden y Microsoft Foundry Models, mientras que Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI ofrecen acceso mediante interfaces de programación.
Sin embargo, describir el modelo como de pesos abiertos no significa que sea completamente de código abierto. Meta lo ha publicado bajo la licencia Muse Model License, que impone determinadas restricciones comerciales, especialmente a las empresas con ingresos elevados que lo ofrecen como servicio. Al mismo tiempo, la licencia permite utilizarlo gratuitamente en varios escenarios comerciales, como el uso interno y su integración en otros productos.
Los límites de la afirmación de superioridad
Meta presenta el modelo como el más capaz entre los modelos de pesos abiertos desarrollados en Estados Unidos, no entre todos los modelos abiertos del mundo. Las comparaciones incluidas en el artículo muestran que GLM 5.3, Kimi K3 y algunos modelos de Qwen lo superan en determinadas pruebas de programación y rendimiento general. Por ello, el valor práctico de Muse Spark Open está relacionado con su capacidad para funcionar localmente, su arquitectura multimodal y su compatibilidad con tareas agénticas, no con una afirmación de superioridad absoluta sobre todos sus competidores.