Meta lança Muse Spark Open com 816 bilhões de parâmetros

Modelo aberto adota arquitetura MoE, janela de 1 milhão de tokens e visão nativa para fluxos de programação autônoma.

A divisão de inteligência artificial da Meta publicou nesta quinta-feira (15 de outubro de 2026) os arquivos e pesos do Muse Spark Open. Voltado para tarefas de engenharia de software e raciocínio técnico, o sistema reúne 816 bilhões de parâmetros totais em arquitetura Mixture-of-Experts (MoE). É a maior liberação de pesos abertos da empresa até hoje, desenhada para alimentar agentes autônomos que operam diretamente sobre bases de código complexas.

Como o Muse Spark Open equilibra 816B de parâmetros

Subir um modelo desse porte exige gerenciar custo de computação. A Meta distribuiu os 816 bilhões de parâmetros ao longo de 62 camadas com dimensão oculta de 8192, mas o sistema ativa apenas 42 bilhões de parâmetros por token gerado. O roteamento dinâmico escolhe 8 de 256 especialistas a cada passagem. Isso permite manter a velocidade de resposta relativamente alta em comparação com modelos densos equivalentes, ao mesmo tempo em que sustenta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.

O tratamento de dados visuais e sonoros não foi adaptado sobre uma rede pré-existente de texto. O Spark Open traz um codificador de percepção nativo de 1,8 bilhão de parâmetros que lida com texto, imagens, gravações de áudio e trechos de vídeo de forma intercalada no mesmo fluxo de entrada. Em tarefas de engenharia de software, essa integração permite que o agente analise simultaneamente diagramas de arquitetura, capturas de tela com erros de interface e arquivos de código durante uma sessão de depuração.

Distribuição em nuvem, formatos e nós corporativos

Os pesos foram publicados no Hugging Face em dois formatos principais: BF16 sem compressão (cerca de 1,5 TB em safetensors) e NVFP4, uma quantização de 4 bits desenvolvida para os chips Blackwell da NVIDIA. Segundo documentação técnica publicada pela fabricante de hardware, clusters empresariais baseados em sistemas GB300 NVL72 e GPUs B200 já contam com suporte imediato em TensorRT-LLM, vLLM e SGLang. Mecanismos abertos populares como llama.cpp e Unsloth também receberam compatibilidade inicial.

Além dos nós corporativos no Google Cloud Model Garden, Microsoft Foundry e Amazon SageMaker AI, a Meta coordenou a disponibilidade de APIs gerenciadas em provedores externos. Plataformas como Groq, Together AI, Fireworks AI, Baseten, Nebius, Modal e OpenRouter listaram instâncias do modelo no mesmo dia da estreia.

Execução local em Mac Studio e termos da licença

Para equipes que trabalham sob regras rígidas de privacidade e não podem enviar código-fonte para provedores em nuvem, a documentação técnica detalhou um caminho de inferência local. O framework Apple MLX foi atualizado para distribuir o modelo entre dois computadores Mac Studio interconectados com chips Apple M5 Ultra. A viabilidade técnica da configuração e os guias de carregamento são oficiais. No entanto, métricas práticas de taxa de transferência (throughput) sob carga real de trabalho em ambientes externos ainda não foram medidas pela comunidade independente, permanecendo sob o rótulo de RUMOR.

O acesso aos arquivos é regido pela chamada Muse Model License. A licença mantém o padrão adotado pela Meta em lançamentos anteriores: uso gratuito para pesquisa e desenvolvimento geral, com restrições contratuais que barram concorrentes comerciais diretos com centenas de milhões de usuários ativos mensais. A empresa sustenta que o Spark Open é o modelo aberto mais potente já produzido nos Estados Unidos para código e raciocínio lógico, embora avaliações externas em testes de referência como o SWE-bench Verified ainda estejam em processamento pela comunidade técnica.

Fontes

• X (@AIatMeta) - Anúncio oficial do lançamento do Muse Spark Open
• Meta Developer Platform - Documentação técnica de arquitetura e termos da Muse Model License
• Hugging Face Blog - Publicação técnica de lançamento e repositório de pesos MoE
• NVIDIA Technical Blog - Detalhamento de inferência em Blackwell GB300 NVL72 e codificador de percepção
• 9to5Mac - Cobertura de suporte local em estações Mac Studio com chip M5 Ultra