Meta abre los pesos de Muse Spark Open: 816.000 millones de parámetros que corren en dos Mac Studio
Meta publicó los pesos de Muse Spark Open, el primer modelo abierto de su familia grande: 816.000 millones de parámetros, contexto de un millón de tokens y, según la empresa, capaz de correr en dos Mac Studio con M5 Ultra. Qué trae y con qué licencia llega.
Qué publicó Meta el 15 de octubre
Meta Superintelligence Labs liberó el jueves 15 de octubre los pesos de Muse Spark Open, el primer modelo de pesos abiertos de la familia Muse Spark, que hasta ahora era cerrada. Están disponibles en Hugging Face. La empresa lo presenta como el modelo de pesos abiertos más capaz de Estados Unidos, una afirmación suya: no existe todavía una evaluación independiente completa que la respalde.
816.000 millones de parámetros, 42.000 millones activos
Tiene unos 816.000 millones de parámetros y activa alrededor de 42.000 millones por token. Esa diferencia es la clave de la mezcla de expertos (MoE): cada capa contiene 256 redes expertas y un enrutador elige 8 para cada token. Todos los expertos ocupan memoria, así que desplegarlo exige la memoria de un modelo de 816B, pero calcula a la velocidad de uno mucho más pequeño.
Contexto de un millón de tokens y multimodalidad nativa
La ventana de contexto llega a 1.048.576 tokens. Acepta texto, imágenes, audio y vídeo como entrada y devuelve texto, con un codificador de percepción de 1.800 millones de parámetros para lo visual y otro para el audio.
Lee también
Pensado para agentes de programación
Meta lo entrenó para leer un repositorio, escribir y depurar código, refactorizar varios archivos, sostener sesiones largas de depuración y llamar herramientas. Permite razonamiento configurable en cuatro niveles y llamadas a herramientas nativas.
Qué significa "pesos abiertos" (y qué no)
Pesos abiertos, código abierto y API cerrada: tres cosas distintas
Publicar pesos significa que el archivo del modelo se puede descargar y ejecutar en hardware propio. No significa que se publiquen los datos de entrenamiento ni todo el código, ni que haya soporte. Es distinto de una API cerrada, donde se paga por token a distancia, y del código abierto estricto, donde también se libera cómo se construyó.
La licencia: Muse Model License, no una licencia permisiva
Los pesos van bajo la Muse Model License, una licencia propia de Meta. Traducción práctica: se puede descargar, pero antes de meterlo en un producto conviene leerla con calma. No es una licencia permisiva ni incluye soporte.
Por qué esto no es "el modelo más capaz del mundo"
Meta dice que es el más capaz de Estados Unidos, no del mundo, y lo compara con los modelos abiertos chinos. Es afirmación del fabricante: hasta que haya pruebas independientes comparables, no se puede dar por hecho.
Dónde corre Muse Spark Open
Dos Mac Studio con M5 Ultra y MLX: el escritorio como servidor
La historia que más llamó la atención es la local. Meta afirma que es el primer modelo de su clase que corre en un escritorio con dos Mac Studio M5 Ultra y el framework MLX, y que colaboró con Apple en el lanzamiento. Está disponible en oMLX y mlx-lm, con cuantizaciones de 3 y 4 bits. Hugging Face probó una de 3 bits en un equipo con 512 GB de memoria unificada: ocupó unos 344 GB y generó a unas 21 fichas por segundo. Es una cifra de laboratorio, no un benchmark oficial, y deja claro el punto: hace falta un equipo de gama muy alta.
vLLM, SGLang y llama.cpp: el camino de servidor
En servidor funciona con vLLM, SGLang y llama.cpp, además de con la librería Transformers. El peso completo en BF16 ronda 1,5 TB y se reparte entre varios nodos de GPU; hay una versión NVFP4 en 4 bits para las GPU Blackwell de NVIDIA.
AMD el día uno: 8 GPUs Instinct y 288 GB de HBM3E por tarjeta
AMD dio soporte el mismo día para sus GPU Instinct MI350X y MI355X: un solo nodo de 8 GPU, con 288 GB de HBM3E por tarjeta, 8 TB por segundo de ancho de banda y paralelismo tensorial entre las ocho, sobre ROCm y vLLM. También aquí hace falta un armario, no un escritorio.
Cuánto cuesta de verdad
Los pesos son gratis; el hardware no
Descargar los pesos no cuesta dinero. Ejecutarlos sí: memoria unificada o GPU con HBM, más electricidad y mantenimiento. El modelo es gratis; la máquina que lo hace funcionar no.
API de terceros: precios por millón de tokens
También se puede consumir sin descargar nada. En OpenRouter aparece a 1,25 dólares por millón de tokens de entrada y 4,25 por millón de salida, con la lectura de caché a 0,15, servido por varios proveedores de inferencia. Para la mayoría de los equipos sigue siendo la opción razonable hasta que el volumen justifique montar hardware propio.
Cuantizaciones en 3 y 4 bits: qué se gana y qué se pierde
Bajar la precisión reduce la memoria necesaria y permite que el modelo entre en equipos más modestos, a cambio de una pérdida pequeña de calidad. Es el ajuste que hace posible correr algo de este tamaño fuera de un centro de datos.
Qué gana y qué pierde quien lo adopta
Privacidad y control del dato: el argumento más fuerte
Si el modelo corre en tu hardware, el prompt no sale de casa. Para quien trabaja con código propietario o datos sensibles, ese es el motivo principal para autoalojar un modelo abierto.
Coste predecible a volumen alto frente a factura por token
Con hardware propio pagas una vez y luego electricidad; con una API pagas por uso. A mucho volumen el equipo amortiza; a poco volumen, casi nunca.
Lo que se pierde: soporte, actualizaciones y licencia propia
- Sin soporte del fabricante: si algo se rompe, se arregla en casa.
- Actualizaciones a mano: cada versión nueva hay que desplegarla uno mismo.
- Licencia propia: hay que leerla antes de usarla en un producto comercial.
- Hardware: hace falta un equipo caro que la mayoría de los equipos no tiene.
Cómo encaja con el resto del catálogo de Meta
Muse Glimmer y este modelo no son lo mismo
Meta ya había abierto en agosto un modelo pequeño de la misma serie, Muse Glimmer, pensado para correr en un solo equipo. Comparten tokenizador y plantilla de conversación, pero son tamaños y propósitos distintos.
Muse Code y la API de Meta: el camino cerrado sigue existiendo
El modelo también se ofrece a través de los productos de pago de Meta y de proveedores externos: el stack de IA para empresas que Meta presentó a finales de septiembre sigue vendiéndose como servicio cerrado.
Pesos abiertos como respuesta a los modelos chinos
La prensa lo leyó como la respuesta estadounidense a los modelos abiertos chinos. Conviene distinguirlo de Mistral Large 4, que anunció pesos abiertos para final de mes: otro lanzamiento, otra licencia y otro enfoque.
Conclusión
Hechos: Meta publicó el 15 de octubre los pesos de Muse Spark Open, con 816.000 millones de parámetros, contexto de un millón de tokens, multimodalidad nativa y la licencia Muse Model License, disponible en Hugging Face y vía proveedores de API. Afirmación de Meta: que sea el modelo abierto más capaz de Estados Unidos. Para quien tiene datos sensibles o mucho volumen, autoalojarlo empieza a tener sentido; para el resto, la API sigue siendo lo razonable.
