Meta abre os pesos do Muse Spark Open, modelo de 816 bilhões de parâmetros

A Meta liberou em 15 de outubro os pesos do Muse Spark Open, versão aberta do modelo que sustenta seus produtos de IA. São 816 bilhões de parâmetros no total, 42 bilhões ativos por token e janela de contexto de 1 milhão de tokens. Qualquer pessoa pode baixar, ajustar e distribuir o modelo, mas sob uma licença própria, com condições.

O lançamento é um dos maiores modelos de pesos abertos de uma big tech americana, e chega num momento em que modelos abertos chineses dominam parte das comparações.

Como funciona o Muse Spark Open

O modelo usa arquitetura de mistura de especialistas, com 62 camadas e 256 especialistas, dos quais 8 são ativados por token. Ele é multimodal: aceita texto, imagem, vídeo e áudio como entrada, mas responde apenas em texto. Foi treinado em mais de 100 idiomas e tem um controle de esforço de raciocínio, de baixo a "xhigh".

Os pesos estão no Hugging Face e também podem ser baixados pelo Amazon SageMaker AI, pelo Google Cloud Model Garden e pelo Microsoft Foundry Models. Quem não quiser hospedar pode usar APIs de provedores como Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI.

A licença tem condições

A Muse Model License permite usar, modificar, fazer fine-tuning, destilar e distribuir o modelo. Em troca, exige que produtos que o utilizem mostrem de forma visível a frase "Built with Muse Spark Open". Provedores de IA como serviço com faturamento acima de US$ 20 milhões em 12 meses precisam avisar a Meta e assinar um acordo separado. A licença também proíbe uso por menores de 18 anos e usos ilegais, como malware e armas.

Por isso, muita gente no setor prefere chamar o modelo de "pesos abertos" e não de código aberto no sentido estrito.

Desempenho: números da própria Meta

Nos testes divulgados pela empresa, o modelo marcou 76,4 no Terminal-Bench 2.1, 89,2 no MCP-Atlas e 61,8 no JobBench, que a Meta apresenta como as maiores notas de sua tabela de comparação em tarefas de agente. No índice de inteligência da Artificial Analysis, porém, ficou com 39 pontos, atrás de modelos abertos como GLM 5.3 (45) e Kimi K3 (44).

A Meta afirma que o modelo cumpriu seu framework de segurança e recusou 99,2% das tentativas de jailbreak em seu teste interno de cibersegurança. Esses resultados são da empresa, e a avaliação completa de segurança ainda será publicada, segundo a própria Meta.

Rodar em casa é para poucos

A ficha técnica pede pelo menos 700 GB de memória de GPU para a versão NVFP4 e 2 TB para a BF16. A Meta mostrou o modelo rodando em dois Mac Studio com chip M5 Ultra usando o framework MLX, apresentado como o primeiro de sua classe a funcionar em desktop. Versões quantizadas feitas pela comunidade devem reduzir bastante o requisito.

O que muda para desenvolvedores brasileiros

Para startups e equipes de tecnologia, o ganho está em ter um modelo grande, ajustável e sem ficar preso a uma única nuvem. É possível treinar versões especializadas em português ou em dados internos sem enviar informações a terceiros. O custo de hospedagem, no entanto, ainda é alto, e a maioria deve preferir as APIs dos provedores listados.

O que esperar

A Meta já havia liberado em agosto o Muse Glimmer, modelo aberto menor, pensado para rodar em hardware comum. As avaliações independentes dos próximos dias dirão se o Muse Spark Open entrega o que a tabela da Meta promete.