A Meta anunciou o modelo Muse Spark Open, um modelo de inteligência artificial de pesos abertos com 816 bilhões de parâmetros, que pode ser executado totalmente localmente em dois Mac Studio equipados com processadores M5 Ultra. O modelo é voltado para desenvolvimento de software, tarefas agentivas de longo prazo e raciocínio em múltiplas etapas.
O modelo funciona com uma arquitetura de mistura de especialistas, com 42 bilhões de parâmetros ativados por token e uma janela de contexto de até um milhão de tokens. Ele também aceita entradas de texto, imagens, vídeo e áudio, permitindo seu uso em tarefas que vão além da geração de texto e da programação tradicional.
Execução local exige hardware incomum
A Meta desenvolveu o modelo em colaboração com a Apple, e ele foi otimizado para funcionar com a estrutura de aprendizado de máquina MLX em dispositivos Mac Studio equipados com processadores M5 Ultra. A configuração de referência usa dois dispositivos, cada um com 512 gigabytes de memória unificada, fornecendo 1 terabyte no total, capaz de comportar o modelo inteiro.
Essa configuração aproveita o acesso da unidade de processamento gráfico à memória unificada do sistema e a largura de banda de memória de 1,2 terabytes por segundo do processador M5 Ultra. A Meta descreve os dois dispositivos como funcionando como um único supercomputador de mesa, mas essa não é uma configuração comum para usuários; a versão do Mac Studio com 512 gigabytes de memória não estava disponível para venda no momento da publicação do material, e esperava-se que fosse lançada no fim de outubro.
O que o modelo muda para os desenvolvedores?
A Meta testou o Muse Spark Open com o Muse Code em cenários baseados em agentes de programação. Em uma das demonstrações, o modelo usou o projeto Ice Cubes, um cliente de código aberto para a plataforma Mastodon, para corrigir erros e adicionar recursos. Em outra demonstração, controlou o DaVinci Resolve, examinou o vídeo quadro a quadro e identificou e recortou os trechos adequados ao formato vertical.
Esses exemplos indicam que o foco do modelo não se limita a responder perguntas, mas se estende à execução de sequências de ações por meio de várias ferramentas e programas. O modelo obteve 89,2 pontos no teste MCP-Atlas e 61,8 pontos no JobBench, de acordo com as avaliações publicadas pela Meta.
Amplo suporte e uma licença que não é totalmente de código aberto
O Muse Spark Open oferece suporte às estruturas de inferência SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp, Unsloth e MLX, e pode ser executado em hardware da AMD, Apple, Intel e NVIDIA. Seus pesos também estão disponíveis por meio do Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden e Microsoft Foundry Models, enquanto Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI oferecem acesso ao modelo por meio de APIs.
Apesar disso, descrever o modelo como de pesos abertos não significa que ele seja totalmente de código aberto. A Meta o publicou sob a Muse Model License, que impõe determinadas restrições comerciais, especialmente a empresas de alta receita que o ofereçam como serviço. Por outro lado, a licença permite seu uso gratuito em vários cenários comerciais, como uso interno e integração em outros produtos.
Limites da alegação de superioridade
A Meta apresenta o modelo como o mais capaz entre os modelos de pesos abertos desenvolvidos nos Estados Unidos, e não entre todos os modelos abertos do mundo. As comparações apresentadas no material mostram que o GLM 5.3, o Kimi K3 e alguns modelos Qwen superam o Muse Spark Open em determinados testes de programação e desempenho geral. Portanto, o valor prático do Muse Spark Open está relacionado à sua capacidade de funcionar localmente, à sua arquitetura multimodal e ao suporte a tarefas agentivas, e não a uma alegação de superioridade geral sobre todos os concorrentes.