A Meta disponibilizou publicamente os pesos do Muse Spark Open, um modelo de inteligência artificial avançado voltado para programação e a execução de tarefas autônomas por meio de agentes de IA. A tecnologia já está acessível para download e integração via API, permitindo que desenvolvedores executem o sistema de forma local utilizando dois computadores Mac Studio equipados com chips Apple M5 Ultra.
O Muse Spark Open destaca-se por sua imensa capacidade de processamento, contando com 816 bilhões de parâmetros — dos quais 42 bilhões são ativados simultaneamente a cada operação. Além disso, o modelo apresenta uma robusta janela de contexto de 1 milhão de tokens, viabilizando a análise de grandes volumes de dados por interação. Sua arquitetura multimodal foi cuidadosamente projetada para solucionar demandas complexas de engenharia de software, raciocínio lógico em etapas múltiplas e fluxos de trabalho de longa duração.
Para a execução local em computadores Mac, o sistema utiliza a biblioteca MLX em conjunto com a memória unificada dos chips M5 Ultra. Como cada unidade do Mac Studio suporta até 512 GB de memória compartilhada, a utilização simultânea de duas máquinas permite atingir a marca de 1 TB de memória unificada, necessária para carregar todos os parâmetros do modelo, alcançando ainda uma largura de banda de 1,2 TB/s.
Os pesos do Muse Spark Open também foram distribuídos em importantes plataformas do ecossistema de tecnologia, incluindo:
- Hugging Face
- Amazon SageMaker AI
- Google Cloud Model Garden
- Microsoft Foundry Models
Em demonstrações práticas conduzidas pela Meta, o modelo operou de maneira autônoma integrado ao Muse Code, uma ferramenta de desenvolvimento derivada do Muse Spark Open. Em um dos testes, o sistema modificou com sucesso o aplicativo de código aberto Ice Cubes (cliente iOS para o Mastodon), realizando correções de falhas, inserindo novos recursos e compilando o projeto do zero. Em outra demonstração, a IA controlou o software DaVinci Resolve para inspecionar vídeos quadro a quadro, selecionar trechos de destaque e redimensionar o enquadramento para o formato vertical.
O ecossistema do modelo é complementado pela compatibilidade com diversas ferramentas de inferência — como SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp e Unsloth —, além de otimizações voltadas para hardwares fabricados por AMD, Apple, Intel e NVIDIA. O licenciamento, regido pela Muse Model License, define as diretrizes de exploração comercial e garante acesso gratuito à maior parte dos desenvolvedores, enquanto a personalização pode ser feita via PyTorch com TorchTitan.
Por fim, a Meta ressalta que o Muse Spark Open passou por rigorosos procedimentos de pós-treinamento com ênfase em segurança, sendo validado rigorosamente sob os parâmetros do Meta Superintelligence Scaling Framework antes de ter seus pesos liberados para o público.
Fonte original: Canaltech
