En la madrugada del 16 de octubre, Meta lanzó el modelo de pesos abiertos Muse Spark Open, con una cantidad total de 816,0 mil millones de parámetros y unos 42 mil millones de parámetros activados por token, que admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens y puede recibir texto, imágenes, video y audio como entrada. El modelo adopta una arquitectura dispersa de mezcla de expertos, es multimodal de forma nativa, se especializa en tareas de programación y Agent, y está orientado a ejecuciones de largo plazo, ingeniería de software compleja y razonamiento multipaso. Meta lo califica como el modelo de pesos abiertos estadounidense más capaz hasta la fecha.
El punto central de este lanzamiento es el despliegue local. Gracias a la última versión del framework MLX, Muse Spark Open ha sido optimizado para el Mac Studio con el chip Apple M5Ultra: una sola máquina con GPU integrada puede utilizar hasta 512GB de memoria, y dos máquinas juntas ofrecen aproximadamente 1TB de memoria unificada, suficiente para alojar el modelo completo, con un ancho de banda de memoria de 1.2TB/s que basta para soportar la lectura de parámetros necesaria por token.
Meta probó con él, mediante Muse Code, flujos de trabajo de Agent ejecutados completamente en local, incluyendo la modificación de código iOS y la construcción completa del paquete para el cliente open source de Mastodon Ice Cubes, así como la operación de DaVinci Resolve para revisar metraje cuadro por cuadro y recortar en formato vertical.
Los resultados de las evaluaciones muestran un panorama dividido. En el índice de inteligencia de modelos de pesos abiertos de Artificial Analysis, Muse Spark Open (xhigh) obtuvo 39 puntos, por debajo de los 46 puntos de MiMo-V2.6-Pro y los 45 puntos de GLM-5.3, empatado con DeepSeek V4.1Flash; obtuvo 76.4 puntos en Terminal-Bench2.1 y 60 puntos en DeepSWE1.1, respectivamente por debajo de los 67 puntos de GLM5.3 y los 68 puntos de Kimi K3, y sus 1401 puntos en GDPval-AA v2 también quedaron atrás frente a modelos nacionales como Qwen3.8-2.4T-A95B.
Los desarrolladores pueden llamar a la API a través de plataformas como Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI, y descargar los pesos en plataformas como Hugging Face. El modelo es compatible con frameworks principales como SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, MLX, llama.cpp y Unsloth,
Con optimizaciones para cuatro fabricantes de chips, sus kernels personalizados de Helion logran aceleraciones a nivel de kernel de 1.03 a 3.95 veces en GPUs de Nvidia y AMD. Meta afirma que, gracias a la colaboración con el nuevo CEO de Apple, John Ternus, y el equipo de Apple, el modelo también completó un entrenamiento posterior adicional de seguridad, alcanzando el umbral de publicación del marco de escalado de superinteligencia.