A Meta voltou à corrida dos pesos abertos
A Meta lançou o Muse Spark Open, um modelo multimodal de origem com 816 bilhões de parâmetros totais e 42 bilhões ativos por token, janela de contexto de um milhão de tokens e pesos abertos no Hugging Face. A Meta o chama de “o modelo norte-americano de pesos abertos mais capaz até hoje” e o direciona a programação e trabalho com agentes: tarefas de horizonte longo, engenharia de software em várias etapas e serviços que duram horas, não segundos.
É o primeiro lançamento aberto de peso desde a linha Llama, e chega a um terreno em que os modelos baixáveis mais fortes eram chineses. A Meta o posiciona diante de Qwen 3.8, GLM 5.3 e Kimi K3, e o Decoder informa que os números da própria Meta o colocam à frente dos três em categorias de agentes, conhecimento e raciocínio e multimodalidade, atrás de algum deles em programação, e bem longe dos modelos pagos Muse Wonder Full. São dados do fornecedor; o relatório completo de avaliação sai, segundo a Meta, em breve.
A esparsidade é o produto
Um modelo de 816 bilhões de parâmetros que acende apenas 42 bilhões por token foi feito para quem não tem um data center. A Meta diz que o par de Mac Studio com Apple M5 Ultra que demonstrou — cada um com até 512 GB de memória unificada e 1,2 TB/s de banda, funcionando como uma máquina de cerca de um terabyte — rodou o modelo localmente pelo framework MLX. As demonstrações foram de agentes, não de conversa: corrigir bugs e acrescentar funções ao Ice Cubes, um cliente Mastodon para iOS de código aberto, e revisar e recortar imagens no DaVinci Resolve.
O trabalho de servir o modelo está bem distribuído. A Meta afirma que seus kernels Helion para GPU no SGLang entregam ganhos de 1,03 a 3,95 vezes no nível de kernel em hardware Nvidia e AMD, e 3% de ponta a ponta na MI350 da AMD. A inferência roda em SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, Apple MLX, llama.cpp e Unsloth, com otimizações para AMD, Apple, Intel e Nvidia. Os pesos também estão no Amazon SageMaker AI, no Google Cloud Model Garden e no Microsoft Foundry Models, e há APIs hospedadas na Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI. O ajuste fino passa pelo TorchTitan, do PyTorch.
“Aberto”, com condições
Os pesos saem sob a Muse Model License, que a Meta descreve como tendo termos comerciais limitados que permitem a muitos desenvolvedores usar o modelo sem custo. O Decoder detalha dois pontos: o que for construído com ele precisa levar a etiqueta “Built with Muse Spark Open”, e provedores com receita anual acima de 20 milhões de dólares que queiram revendê-lo como serviço de API precisam de acordo separado com a Meta. É o formato conhecido de um lançamento aberto da Meta: baixável, modificável e não exatamente código aberto.
Sobre segurança, a Meta diz que o modelo recebeu pós-treinamento adicional para riscos próprios de pesos abertos e que cumpriu os limiares de lançamento do seu Meta Superintelligence Scaling Framework.
O que observar
O relatório de avaliação prometido é o que vale esperar, porque toda comparação publicada até agora é da própria Meta. O segundo teste é se alguém de fora reproduz a demonstração com dois Mac Studio a uma velocidade que a torne mais do que prova de conceito.
