Meta publicó el 15 de octubre los pesos de Muse Spark Open, un modelo de inteligencia artificial de 816,000 millones de parámetros pensado para programar y para trabajar como agente, con un contexto de un millón de tokens. Cualquiera puede descargarlo y ejecutarlo en sus propios equipos, y Meta destaca que basta con dos Mac Studio, sin necesidad de un centro de datos. Llega tres días después de Muse Wonder, el modelo más capaz de la empresa, que sigue siendo cerrado.
Durante años, Meta fue la gran defensora de los modelos abiertos con la familia Llama. Este año cambió de rumbo con la serie Muse: Muse Spark, su modelo principal, solo se podía usar a través de sus servicios. De esta familia solo había publicado los pesos de Muse Glimmer, un modelo pequeño, en agosto. Muse Spark Open es la versión abierta del modelo grande: comparte base con Muse Spark 1.3, el que Meta usa en sus productos, pero ha recibido un entrenamiento de seguridad adicional para que resista mejor los usos maliciosos cuando funciona solo, sin los filtros que Meta aplica en sus propios servicios.
Claves de Muse Spark Open
- Grande, pero eficiente. Es un modelo de «mezcla de expertos»: de sus 816,000 millones de parámetros, solo se activan unos 42,000 millones para cada token, repartidos entre 256 expertos de los que trabajan 8 a la vez. Así, cada respuesta cuesta mucho menos cálculo de lo que haría pensar su tamaño.
- Hecho para programar y actuar. Meta lo entrenó con flujos de trabajo reales de desarrollo: refactorizaciones de varios archivos, depuración y tareas largas. Como agente, planifica los pasos, usa herramientas, navega por la web, puede controlar un ordenador o un móvil y repartir el trabajo entre subagentes. Su millón de tokens de contexto le permite tener a la vista un proyecto entero.
- Multimodal. Entiende texto, imágenes, documentos, audio y vídeo, aunque solo responde con texto.
- En dos Mac Studio. Meta lo ha hecho funcionar en dos Mac Studio con el chip M5 Ultra, que juntos suman 1 TB de memoria unificada, usando MLX, la biblioteca de aprendizaje automático de Apple. En sus demostraciones, el modelo corrige errores y añade funciones a una app de iOS y edita vídeo en DaVinci Resolve. En servidores, la versión comprimida a 4 bits (NVFP4) necesita al menos 700 GB de memoria de GPU, y la completa, unos 2 TB.
- Disponible en todas partes. Los pesos están en Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud y Microsoft Foundry, y también se puede usar por API en Baseten, Fireworks AI, Groq, OpenRouter o Together AI, entre otros. Funciona con los motores de inferencia más comunes, como vLLM, SGLang, llama.cpp y MLX.
- Resultados. Según la ficha del modelo, saca 76.4 en Terminal-Bench 2.1, 80.4 en OSWorld Verified, que mide el uso de un ordenador, y 89.0 en GPQA Diamond, preguntas de ciencia de nivel de doctorado. En el índice de Artificial Analysis obtiene 39 puntos, el noveno puesto entre los modelos abiertos de más de 150,000 millones de parámetros, frente a los 48 de Muse Spark 1.3, la versión cerrada.
- Una licencia propia, no libre. Se publica con la Muse Model License, que permite usarlo gratis, ajustarlo, combinarlo y vender productos hechos con él. Pero quien revenda el acceso al modelo como servicio y facture más de $20 millones USD al año tiene que firmar un acuerdo con Meta, y los productos que lo usen deben indicar que están «hechos con Muse Spark Open». Para descargarlo hay que pedir acceso con el nombre legal, la fecha de nacimiento y la empresa.
Por qué importa
Meta vuelve a publicar un modelo abierto de primera línea, pero con matices. Alexandr Wang, su director de IA, lo dejó claro: «por seguridad y por capacidad, en general no publicaremos nuestros modelos más potentes». Muse Spark Open es un paso por detrás de Muse Wonder, y Meta conserva para sí lo mejor que tiene. Aun así, es una muy buena noticia para empresas y desarrolladores que quieren un modelo de este nivel en sus propios servidores, sin enviar sus datos ni su código a un tercero. También es un mensaje a China: Meta lo presenta como el mejor modelo abierto de Estados Unidos en un terreno, el de los pesos abiertos, que en el último año han dominado empresas chinas como DeepSeek o Alibaba.
La parte de los Mac Studio es más simbólica que práctica. Dos Mac Studio con 512 GB de memoria cada uno cuestan una cantidad considerable de dinero, aunque muchísimo menos que un servidor con GPU de centro de datos. Lo que muestra es que un modelo de esta escala ya cabe en un escritorio. Falta, eso sí, el informe completo de seguridad, que Meta promete publicar pronto.
Datos contrastados con el blog de Meta Research, el blog de PyTorch, la ficha del modelo en Hugging Face, TechCrunch y el análisis de la licencia de OrcaRouter. Portada: un Mac Studio en una tienda de Apple, foto de Dancingpolishcow, Wikimedia Commons, CC BY-SA 4.0 (recortada, con texto).
Fuente: Meta Research, «Muse Spark Open»