AIHere

Meta lança Muse Spark Open, modelo de pesos abertos que roda em Macs

A Meta lançou o Muse Spark Open, um modelo de IA de pesos abertos com 816 bilhões de parâmetros que, após otimização feita em parceria com a Apple, pode rodar localmente em dois Mac Studios com M5 Ultra.

Redação AIHere· 2 min de leitura🇺🇸 Estados Unidos
Ilustração de dois computadores de mesa compactos conectados por um padrão luminoso de rede neural.
Foto: Yasu ( talk ) / Wikimedia Commons, CC BY-SA 3.0

Em 15 de outubro de 2026, a Meta lançou o Muse Spark Open, um novo modelo de inteligência artificial de pesos abertos voltado para programação e raciocínio em múltiplas etapas. A empresa o descreve como o modelo de pesos abertos mais capaz já construído nos Estados Unidos até hoje. Otimizado em conjunto com a Apple, o modelo pode rodar localmente em dois desktops Mac Studio.

O Muse Spark Open tem 816 bilhões de parâmetros no total, dos quais 42 bilhões são ativos por vez, e uma janela de contexto de um milhão de tokens. Ele é multimodal nativamente. A Meta afirma que o modelo foi projetado para desenvolvimento de software complexo, tarefas de longa duração e fluxos de trabalho que exigem o uso de ferramentas em várias etapas. Nos benchmarks divulgados pela empresa, o modelo supera sistemas concorrentes de pesos abertos em algumas categorias e fica próximo em outras.

Dois Mac Studios, um terabyte de memória

Segundo a Meta, o modelo roda em um par de Mac Studios com M5 Ultra usando o framework MLX da Apple. O design de memória unificada da Apple permite que a GPU integrada de cada máquina acesse até 512 GB, de modo que a ligação de duas unidades resulta em 1 TB, entre os quais os pesos são divididos. A Meta informa que a largura de banda de memória do M5 Ultra é de 1,2 TB por segundo. A configuração, porém, está longe de ser barata, e a Apple ainda não divulgou o preço do Mac Studio de 512 GB.

O hardware da Apple não é o único alvo. O software de inferência compatível inclui SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp e Unsloth. A versão do SGLang traz kernels personalizados e autoajustáveis da GPU Helion, que, segundo a Meta, proporcionam ganhos de desempenho no nível de kernel de 1,03x a 3,95x em placas Nvidia e AMD, além de um ganho de 3% de ponta a ponta na MI350 da AMD. Os desenvolvedores podem ajustar o modelo com PyTorch e TorchTitan.

De correções de bugs a edições de vídeo

A Meta testou o modelo com o Muse Code, seu próprio terminal de programação com IA. Em uma demonstração, ele corrigiu bugs, adicionou funcionalidades e concluiu a compilação do Ice Cubes, um cliente open-source do Mastodon. Em outra, trabalhando com o DaVinci Resolve, ele revisou as imagens quadro a quadro, selecionou os melhores momentos e recortou os clipes no formato vertical.

O acesso à API está disponível por meio de Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI, enquanto os pesos podem ser baixados do Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden e Microsoft Foundry Models. A versão é regida pela Muse Model License, que permite uso gratuito para muitos desenvolvedores, mas impõe algumas restrições ao uso comercial. A ênfase na execução local significa que usuários com hardware suficientemente potente podem rodar um modelo de escala de fronteira sem depender de serviços em nuvem.

#Meta#Muse Spark Open#modelos de pesos abertos#Apple#Mac Studio#programação com IA

Comentários

Seja respeitoso. Os comentários são verificados automaticamente; spam, ofensas e dados pessoais são removidos. As perguntas podem ser respondidas por IA.

Ainda não há comentários. Inicie a discussão ou faça uma pergunta.

Relacionadas