Meta apresenta Muse Spark Open com foco em multimodalidade e execução local
O modelo amplia as opções de uso local de inteligência artificial ao combinar execução em desktops de alto desempenho com suporte a diferentes mecanismos de inferência.
A Meta anunciou o Muse Spark Open, modelo de pesos abertos que a empresa descreve como o mais capaz já lançado por ela nos Estados Unidos. Nativamente multimodal, o sistema reúne 816 bilhões de parâmetros totais, com 42 bilhões ativos, além de uma janela de contexto de 1 milhão de tokens voltada a programação, tarefas agênticas, engenharia de software complexa e raciocínio em múltiplas etapas.
Muse Spark Open pode operar em dois Mac Studios
Um dos principais destaques apresentados pela Meta está na possibilidade de executar o modelo completo em um desktop formado por dois Mac Studios equipados com chips Apple M5 Ultra.
Segundo a empresa, cada máquina pode oferecer até 512 GB de memória unificada, capacidade que permite distribuir o Muse Spark Open entre dois equipamentos sem recorrer a uma infraestrutura tradicional de data center.
O M5 Ultra também oferece largura de banda de memória de 1,2 TB por segundo, característica importante para sustentar a movimentação de dados necessária durante a execução local de um modelo dessa escala.
A Meta afirma que o Muse Spark Open é o primeiro modelo de sua categoria capaz de funcionar nesse tipo de configuração com apoio do framework MLX, voltado ao ecossistema Apple Silicon.
Nos testes realizados pela companhia, o sistema executou fluxos agênticos inteiramente no próprio dispositivo, incluindo alterações concretas em um aplicativo iOS e tarefas de edição no DaVinci Resolve.
Esse perfil mostra que a proposta não se limita a respostas convencionais de texto, já que o modelo foi desenvolvido para lidar com atividades prolongadas e processos que exigem decisões sucessivas ao longo de uma mesma tarefa.
A arquitetura multimodal também amplia os tipos de entrada que podem ser processados pelo sistema, característica compatível com fluxos de trabalho que combinam diferentes formatos de informação em projetos mais complexos.
Além da execução em máquinas da Apple, o Muse Spark Open oferece suporte a mecanismos de inferência como SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp e Unsloth.
Modelo terá distribuição por APIs e plataformas de nuvem
Desenvolvedores que não pretendem executar o modelo localmente também poderão acessá-lo por APIs de parceiros como Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI.
Os pesos foram disponibilizados em ambientes como Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face e Microsoft Foundry Models, o que amplia as opções de implantação em diferentes estruturas computacionais.
A versão aberta inclui ainda kernels Helion autoajustáveis integrados ao SGLang, recurso criado para adaptar determinadas operações ao hardware utilizado durante a inferência.
Nos testes divulgados pela Meta, esses kernels apresentaram ganhos entre 1,03 e 3,95 vezes em operações específicas executadas em GPUs da NVIDIA e da AMD.
No AMD MI350, a companhia registrou melhora de 3% no desempenho de ponta a ponta, resultado que considera a execução completa e não apenas etapas isoladas do processamento.
O modelo também pode receber ajustes por meio de PyTorch e TorchTitan, enquanto a Meta recomenda o MLX para cenários de uso baseados em Apple Silicon.
Antes da liberação dos pesos, a empresa afirma ter aplicado uma etapa adicional de pós-treinamento voltada à segurança e submetido o sistema ao Meta Superintelligence Scaling Framework.
A distribuição ocorre sob a Muse Model License, que permite uso gratuito para muitos desenvolvedores, mas mantém restrições para determinados usos comerciais.
Com essa combinação de pesos acessíveis, suporte amplo a diferentes mecanismos de inferência e possibilidade de operação local em hardware de alto desempenho, a Meta posiciona o Muse Spark Open como uma alternativa para projetos avançados que não dependam exclusivamente de grandes centros de processamento.
