Em 15 de outubro de 2026, a Meta lançou o modelo de IA "Muse Spark Open". Ele distribui os pesos (os dados do modelo já treinado) do "Muse Spark", que a empresa usa em seus próprios serviços desde abril de 2026, para que qualquer pessoa possa baixá-lo e rodá-lo no próprio ambiente. Segundo a Meta, o modelo é voltado para programação e para usos de "agente", em que a IA avança nas tarefas usando ferramentas.
O que é o Muse Spark Open
O Muse Spark é o modelo que a Meta usa em seus serviços desde abril de 2026. Ele é diferente do "Muse Wonder", o modelo superior e fechado anunciado em 12 de outubro. Segundo a Meta, o Muse Spark Open parte do "Muse Spark 1.2", lançado em agosto, e recebeu treinamento adicional para reforçar a segurança. A empresa diz que o modelo base é o mesmo do atual "Muse Spark 1.3".
As principais especificações são estas:
- Arquitetura: MoE (Mixture of Experts). São 816 bilhões (816B) de parâmetros no total, dos quais 42 bilhões (42B) são usados em cada processamento
- Quantidade que consegue ler de uma vez (contexto): 1 milhão de tokens
- Entrada: texto, imagem, áudio e vídeo
- Saída: texto
O MoE é um mecanismo em que, mesmo com um modelo grande no total, apenas algumas partes "especialistas" entram em ação a cada processamento, o que permite rodá-lo de forma rápida e barata para o seu tamanho.
Onde baixar e como usar
Os pesos estão disponíveis no Hugging Face, no Amazon SageMaker AI, no Model Garden do Google Cloud e no Microsoft Foundry. No Hugging Face, é preciso informar nome, data de nascimento e organização antes de baixar.
Quem não quiser preparar o próprio servidor pode usar o modelo pelas APIs de provedores como Baseten, Fireworks, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI.
Para rodá-lo no próprio ambiente, é preciso ter mais de 700 GB de memória de GPU no formato leve (NVFP4), e 2 TB no formato original (BF16). A Meta também explica que é possível rodá-lo com o "MLX", o framework da Apple, conectando dois Mac Studio com M5 Ultra e 512 GB de memória cada.
Condições da licença
A licença é a "Muse Model License", própria da Meta, que a empresa descreve como uma licença com certas condições para o uso comercial. Empresas com receita total acima de US$ 20 milhões nos últimos 12 meses que oferecerem este modelo a outras empresas como serviço, por exemplo via API, precisam notificar a Meta e firmar um contrato separado. Além disso, produtos e serviços que usam o modelo devem exibir de forma visível a frase "Built with Muse Spark Open", e os termos de uso também proíbem usos como o militar. Como ela é diferente de uma licença de código aberto, que qualquer pessoa pode usar sem restrições, é preciso conferir o texto antes de usá-lo no trabalho.
Avaliação de desempenho
Os principais números que a Meta publicou no model card são estes. O Muse Spark Open foi medido com a configuração de raciocínio mais profunda (xhigh).
- Artificial Analysis Intelligence Index: 39. Entre os modelos abertos usados na comparação, o GLM 5.3 marcou 45, o Kimi K3, 44, o Qwen3.8-2.4T, 40, e o Mistral Large 4, 38
- OSWorld Verified (uso do computador): 80,4
- MCP-Atlas (chamada de ferramentas): 89,2
- GPQA Diamond (questões de ciências em nível de pós-graduação): 89,0
- Terminal-Bench 2.1 (operação por linha de comando): 76,4
- DeepSWE 1.1 (desenvolvimento de software): 60
Em alguns itens, ele fica atrás de modelos abertos chineses. No DeepSWE 1.1, por exemplo, o Kimi K3 marcou 68, e no Terminal-Bench 2.1, o Kimi K3 marcou 85,0. No índice geral, ele também não alcança o GLM 5.3 nem o Kimi K3. Por outro lado, supera com folga os modelos abertos americanos da mesma tabela, como o Inkling (26 no índice geral) e o Nemotron 3 Ultra (23), e tem os números mais altos da tabela no JobBench (61,8) e no MCP-Atlas.
A visão do CoAI
O Muse Spark Open é um exemplo de a Meta pegar um modelo que já usava em seus próprios serviços, aplicar treinamento adicional de segurança e publicá-lo com os pesos. É um modelo aberto grande para os padrões de uma empresa americana e pode ser usado de imediato não só pelo Hugging Face, mas também pelas grandes nuvens e por provedores de API, o que amplia as opções.
Por outro lado, mesmo pelos números apresentados pela Meta, o desempenho geral não chega ao de modelos abertos chineses como o GLM e o Kimi. Para rodá-lo, é preciso um servidor com GPUs grandes, e a licença também tem condições. O ideal é decidir antes se a prioridade é poder rodá-lo no próprio ambiente ou a praticidade de uma API, e então testá-lo e compará-lo nas suas próprias tarefas.
Fontes
- 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)
