Meta lança os pesos do Muse Spark Open, com apoio da Apple para executá-lo em Mac Studios

A Meta disponibilizou publicamente na quinta-feira os pesos do Muse Spark Open, descrevendo-o como o modelo open-weight mais capaz de uma desenvolvedora americana até agora. Segundo a empresa, o modelo é nativamente multimodal, tem 816B parâmetros no total, dos quais 42B ativos, e oferece uma janela de contexto de 1M de tokens. A Meta afirma que ele foi projetado para programação e uso agêntico, e que tem bom desempenho em tarefas longas, engenharia de software exigente e raciocínio que envolve várias etapas. A CNBC informou que o modelo é baseado em uma arquitetura mixture-of-experts. O TechCrunch observou que os resultados das avaliações da própria Meta alegam vantagem sobre outros modelos open-weight populares; essas alegações de desempenho vêm da Meta e não foram verificadas de forma independente nas reportagens.

Uma parte central do lançamento é o uso local em hardware da Apple. A Meta afirma que o Muse Spark Open é o primeiro modelo da sua categoria capaz de rodar em uma configuração de desktop com dois Mac Studios equipados com o chip M5 Ultra, usando a versão atual do framework MLX da Apple. A empresa explica que a GPU integrada de cada máquina pode utilizar até 512 GB de memória unificada, de modo que um par consegue comportar o modelo completo, e cita uma largura de banda de memória de 1,2 TB/s. A Meta disse ter testado fluxos de trabalho de agentes no próprio dispositivo com sua ferramenta Muse Code, incluindo a entrega de correções e recursos para o Ice Cubes, app de código aberto para o Mastodon, e a operação do editor de vídeo DaVinci Resolve para selecionar e recortar trechos de vídeo na vertical. O The Verge e a CNBC informaram que a Apple também publicou material técnico sobre o MLX, que, segundo a CNBC, trata da divisão de modelos abertos entre várias máquinas.

Além dos Macs, a Meta afirma que o modelo pode ser usado por meio de provedores de API hospedada, incluindo Together AI, OpenRouter, Groq, Fireworks AI, Baseten, Modal e Nebius, enquanto os pesos podem ser baixados no Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Microsoft Foundry Models e Google Cloud Model Garden. A empresa lista suporte a mecanismos de inferência como vLLM, SGLang, llama.cpp, TensorRT-LLM e MLX, com otimizações para chips da NVIDIA, AMD, Intel e Apple. A Meta também afirma que kernels de GPU Helion personalizados no SGLang proporcionam acelerações em nível de kernel de 1,03-3,95× em GPUs NVIDIA e AMD e um ganho de ponta a ponta de 3% no AMD MI350. Os pesos são liberados sob a Muse Model License, que, segundo a Meta, tem termos comerciais limitados que permitem a muitos desenvolvedores usar o modelo sem custo. Em segurança, a Meta afirma que o modelo passou por um pós-treinamento adicional de segurança e atingiu os limiares de lançamento do seu Meta Superintelligence Scaling Framework, e que um relatório de avaliação completo ainda será divulgado.

Os repórteres destacaram que o uso local traz requisitos de hardware elevados. O TechCrunch, citando o Engadget, afirmou que executar o modelo localmente exige pelo menos 1 terabyte de RAM. A CNBC informou que os clientes podem conectar de dois a quatro Mac Studios, que um Mac Studio com M5 Ultra e 256GB de memória custa atualmente a partir de $10,799 e que uma configuração mais cara de 512GB está prevista para ainda este mês. O diretor de IA da Meta, Alexandr Wang, disse à CNBC que muitos modelos open-weight robustos são grandes demais para a maioria dos computadores pessoais, mas que a memória disponível nos Mac Studios torna viável executar o Muse Spark Open.

O lançamento também marca uma colaboração pública entre duas empresas que há muito tempo estão em desacordo. Segundo o The Verge e a CNBC, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, deu crédito à Apple e ao seu novo CEO, John Ternus, no X, e Ternus respondeu elogiando a eficiência com que o modelo roda em um desktop. A CNBC disse que o trabalho resultou de meses de colaboração e que representantes de ambas as empresas se recusaram a dizer se isso levaria a uma relação mais profunda. A CNBC também observou que a Meta tem priorizado recentemente modelos proprietários e que o Muse Spark Open é menos avançado do que o seu modelo proprietário Muse Wonder. Wang disse ao veículo: “Estes não são os modelos mais capazes que desenvolvemos ou lançamos”, acrescentando que espera que os desenvolvedores o experimentem em pequena escala antes de ampliar seu uso.