{"id":60756,"date":"2026-10-16T10:00:00","date_gmt":"2026-10-16T13:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/?p=60756"},"modified":"2026-10-16T10:28:22","modified_gmt":"2026-10-16T13:28:22","slug":"muse-spark-open","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.solucoesindustriais.com.br\/news\/tecnologia-e-inovacoes\/muse-spark-open\/","title":{"rendered":"Meta apresenta Muse Spark Open com foco em multimodalidade e execu\u00e7\u00e3o local"},"content":{"rendered":"
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O modelo amplia as op\u00e7\u00f5es de uso local de intelig\u00eancia artificial ao combinar execu\u00e7\u00e3o em desktops de alto desempenho com suporte a diferentes mecanismos de infer\u00eancia.<\/h3>\n\n\n\n

A Meta anunciou o Muse Spark Open, modelo de pesos abertos que a empresa descreve como o mais capaz j\u00e1 lan\u00e7ado por ela nos Estados Unidos. Nativamente multimodal, o sistema re\u00fane 816 bilh\u00f5es de par\u00e2metros totais, com 42 bilh\u00f5es ativos, al\u00e9m de uma janela de contexto de 1 milh\u00e3o de tokens voltada a programa\u00e7\u00e3o, tarefas ag\u00eanticas, engenharia de software complexa e racioc\u00ednio em m\u00faltiplas etapas.<\/p>\n\n\n\n

Muse Spark Open pode operar em dois Mac Studios<\/h2>\n\n\n\n

Um dos principais destaques apresentados pela Meta est\u00e1 na possibilidade de executar o modelo completo em um desktop formado por dois Mac Studios equipados com chips Apple M5 Ultra.<\/p>\n\n\n\n

Segundo a empresa, cada m\u00e1quina pode oferecer at\u00e9 512 GB de mem\u00f3ria unificada, capacidade que permite distribuir o Muse Spark Open entre dois equipamentos sem recorrer a uma infraestrutura tradicional de data center.<\/p>\n\n\n\n

O M5 Ultra tamb\u00e9m oferece largura de banda de mem\u00f3ria de 1,2 TB por segundo, caracter\u00edstica importante para sustentar a movimenta\u00e7\u00e3o de dados necess\u00e1ria durante a execu\u00e7\u00e3o local de um modelo dessa escala.<\/p>\n\n\n\n

A Meta afirma que o Muse Spark Open \u00e9 o primeiro modelo de sua categoria capaz de funcionar nesse tipo de configura\u00e7\u00e3o com apoio do framework MLX, voltado ao ecossistema Apple Silicon.<\/p>\n\n\n\n

Nos testes realizados pela companhia, o sistema executou fluxos ag\u00eanticos inteiramente no pr\u00f3prio dispositivo, incluindo altera\u00e7\u00f5es concretas em um aplicativo iOS e tarefas de edi\u00e7\u00e3o no DaVinci Resolve.<\/p>\n\n\n\n

Esse perfil mostra que a proposta n\u00e3o se limita a respostas convencionais de texto, j\u00e1 que o modelo foi desenvolvido para lidar com atividades prolongadas e processos que exigem decis\u00f5es sucessivas ao longo de uma mesma tarefa.<\/p>\n\n\n\n

A arquitetura multimodal tamb\u00e9m amplia os tipos de entrada que podem ser processados pelo sistema, caracter\u00edstica compat\u00edvel com fluxos de trabalho que combinam diferentes formatos de informa\u00e7\u00e3o em projetos mais complexos.<\/p>\n\n\n\n

Al\u00e9m da execu\u00e7\u00e3o em m\u00e1quinas da Apple, o Muse Spark Open oferece suporte a mecanismos de infer\u00eancia como SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp e Unsloth.<\/p>\n\n\n\n

Modelo ter\u00e1 distribui\u00e7\u00e3o por APIs e plataformas de nuvem<\/h2>\n\n\n\n

Desenvolvedores que n\u00e3o pretendem executar o modelo localmente tamb\u00e9m poder\u00e3o acess\u00e1-lo por APIs de parceiros como Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI.<\/p>\n\n\n\n

Os pesos foram disponibilizados em ambientes como Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face e Microsoft Foundry Models, o que amplia as op\u00e7\u00f5es de implanta\u00e7\u00e3o em diferentes estruturas computacionais.<\/p>\n\n\n\n

A vers\u00e3o aberta inclui ainda kernels Helion autoajust\u00e1veis integrados ao SGLang, recurso criado para adaptar determinadas opera\u00e7\u00f5es ao hardware utilizado durante a infer\u00eancia.<\/p>\n\n\n\n

Nos testes divulgados pela Meta, esses kernels apresentaram ganhos entre 1,03 e 3,95 vezes em opera\u00e7\u00f5es espec\u00edficas executadas em GPUs da NVIDIA e da AMD.<\/p>\n\n\n\n

No AMD MI350, a companhia registrou melhora de 3% no desempenho de ponta a ponta, resultado que considera a execu\u00e7\u00e3o completa e n\u00e3o apenas etapas isoladas do processamento.<\/p>\n\n\n\n

O modelo tamb\u00e9m pode receber ajustes por meio de PyTorch e TorchTitan, enquanto a Meta recomenda o MLX para cen\u00e1rios de uso baseados em Apple Silicon.<\/p>\n\n\n\n

Antes da libera\u00e7\u00e3o dos pesos, a empresa afirma ter aplicado uma etapa adicional de p\u00f3s-treinamento voltada \u00e0 seguran\u00e7a e submetido o sistema ao Meta Superintelligence Scaling Framework.<\/p>\n\n\n\n

A distribui\u00e7\u00e3o ocorre sob a Muse Model License, que permite uso gratuito para muitos desenvolvedores, mas mant\u00e9m restri\u00e7\u00f5es para determinados usos comerciais.<\/p>\n\n\n\n

Com essa combina\u00e7\u00e3o de pesos acess\u00edveis, suporte amplo a diferentes mecanismos de infer\u00eancia e possibilidade de opera\u00e7\u00e3o local em hardware de alto desempenho, a Meta posiciona o Muse Spark Open como uma alternativa para projetos avan\u00e7ados que n\u00e3o dependam exclusivamente de grandes centros de processamento.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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