El 15 de octubre de 2026, Meta publicó el modelo de IA "Muse Spark Open". Se trata de la distribución de los pesos (los datos del modelo ya entrenado) de "Muse Spark", el modelo que la compañía usa en sus propios servicios desde abril de 2026, para que cualquiera pueda descargarlo y ejecutarlo en su propio entorno. Meta lo presenta como un modelo orientado a la programación y a los usos de "agente", en los que la IA avanza en el trabajo por su cuenta mientras usa herramientas.
Qué es Muse Spark Open
Muse Spark es el modelo que Meta usa en sus servicios desde abril de 2026. Es distinto de "Muse Wonder", el modelo superior no abierto que la empresa anunció el 12 de octubre. Según Meta, Muse Spark Open parte de "Muse Spark 1.2", lanzado en agosto, y ha recibido un entrenamiento adicional para reforzar su seguridad. La compañía indica que el modelo de base es el mismo que el del actual "Muse Spark 1.3".
Sus principales especificaciones son estas:
- Mecanismo: MoE (Mixture of Experts). Tiene 816.000 millones (816B) de parámetros en total, de los que usa 42.000 millones (42B) en cada procesamiento
- Cantidad que puede leer de una vez (contexto): 1 millón de tokens
- Entrada: texto, imagen, audio y vídeo
- Salida: texto
MoE es un mecanismo en el que, aunque el conjunto sea grande, en cada procesamiento solo se activan algunas partes "expertas", por lo que el modelo funciona de forma rápida y barata para su tamaño.
Dónde conseguirlo y cómo usarlo
Los pesos están disponibles en Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Model Garden de Google Cloud y Microsoft Foundry. En Hugging Face hay que indicar el nombre, la fecha de nacimiento y la organización a la que se pertenece antes de descargarlos.
Sin necesidad de preparar un servidor propio, también se puede usar a través de la API de proveedores como Baseten, Fireworks, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI.
Para ejecutarlo en un entorno propio hacen falta más de 700 GB de memoria de GPU con un formato ligero (NVFP4), y 2 TB con el formato original (BF16). Meta explica además que se puede ejecutar con "MLX", el sistema pensado para equipos de Apple, conectando dos Mac Studio con M5 Ultra y 512 GB de memoria.
Condiciones de la licencia
La licencia es la "Muse Model License", propia de Meta, que la compañía describe como una licencia con ciertas condiciones para el uso comercial. Las empresas con ingresos totales superiores a 20 millones de dólares en los últimos 12 meses que ofrezcan este modelo a otras empresas como servicio, por ejemplo mediante una API, deben notificarlo a Meta y firmar un contrato aparte. Además, los productos y servicios que usen este modelo deben mostrar de forma visible "Built with Muse Spark Open", y las condiciones de uso prohíben también usos como los militares. Como no es una licencia de código abierto que cualquiera pueda usar sin restricciones, conviene revisar el texto antes de usarlo en el trabajo.
Resultados de las evaluaciones
Estas son las principales cifras que Meta incluyó en la ficha del modelo (model card). Muse Spark Open se midió con el ajuste de razonamiento más profundo (xhigh).
- Artificial Analysis Intelligence Index: 39. Entre los modelos abiertos con los que se compara, GLM 5.3 obtiene 45, Kimi K3 44, Qwen3.8-2.4T 40 y Mistral Large 4 38
- OSWorld Verified (manejo de un ordenador): 80,4
- MCP-Atlas (llamada a herramientas): 89,2
- GPQA Diamond (problemas de ciencias de nivel de posgrado): 89,0
- Terminal-Bench 2.1 (manejo de comandos): 76,4
- DeepSWE 1.1 (desarrollo de software): 60
En algunas pruebas queda por debajo de los modelos abiertos chinos. Por ejemplo, en DeepSWE 1.1 Kimi K3 obtiene 68, y en Terminal-Bench 2.1 Kimi K3 llega a 85,0. En el índice general tampoco alcanza a GLM 5.3 ni a Kimi K3. En cambio, supera con holgura a los modelos abiertos estadounidenses de la misma tabla, Inkling (26 en el índice general) y Nemotron 3 Ultra (23), y en JobBench (61,8) y MCP-Atlas logra la cifra más alta de toda la tabla.
El punto de vista de CoAI
Muse Spark Open es un ejemplo de cómo Meta ha tomado un modelo que usaba en sus propios servicios, le ha aplicado un entrenamiento adicional de seguridad y lo ha publicado con sus pesos. Para ser un modelo abierto de una empresa estadounidense es de gran tamaño, y como se puede usar de inmediato no solo en Hugging Face, sino también en las grandes nubes y a través de proveedores de API, ofrece un abanico amplio de opciones.
Por otro lado, incluso según las cifras de la propia Meta, su rendimiento general no llega al de modelos abiertos chinos como GLM o Kimi. Además, para ejecutarlo hace falta un servidor con GPU de gran capacidad, y la licencia impone condiciones. Lo recomendable es decidir primero si se da más peso a poder ejecutarlo en el propio entorno o a la comodidad de una API, y después probarlo y compararlo con las tareas reales de cada uno.
Fuentes
- Introducing Muse Spark Open, The Most Capable US Open-Weight Model to Date (Meta)
- Muse-Spark-Open-816B-A42B (Hugging Face)
- Muse Spark Is Now an Open-Weights Model (PyTorch Blog)
- Meta releases 816B-parameter Muse Spark Open for coding and agent work (SiliconANGLE)
- Meta launches new Muse Spark Open model, optimized to run on Mac Studio (9to5Mac)
