Meta anunció la liberación de los pesos del modelo Muse Spark Open bajo la Muse Model License. De acuerdo con el comunicado, se trata de un modelo de mezcla de expertos (mixture-of-experts) nativamente multimodal, diseñado para flujos de trabajo de programación y agentes.
El comunicado señala que Muse Spark Open cuenta con 816B parámetros totales, 42B parámetros activos y una ventana de contexto de 1M tokens. Con esas características, según la empresa, el modelo puede trabajar en bases de código extensas, usar herramientas en tareas de larga duración y convertir entradas visuales en acciones.
La compañía explicó que los pesos abiertos ofrecen mayor control sobre cómo se construye: permiten desplegar el modelo en la infraestructura propia, personalizarlo para un dominio específico, estudiar su comportamiento o acceder a él a través del proveedor que se ajuste al stack de cada desarrollador.
Qué se puede construir con Muse Spark Open
El comunicado detalla cuatro usos principales. El primero es trabajar en repositorios grandes: la ventana de contexto de 1M tokens permite al modelo razonar sobre miles de archivos, código heredado y dependencias interconectadas en una sola sesión. El segundo es abordar tareas complejas de programación, ya que Muse Spark Open está entrenado para flujos de trabajo reales de desarrolladores, incluidos refactorizaciones de múltiples archivos, depuración y tareas de larga duración.
El tercer uso es construir agentes capaces. De acuerdo con el comunicado, el modelo soporta uso de herramientas en varios pasos, autocorrección, coordinación de subagentes y uso de computadora en entornos de navegador, escritorio y móviles. El cuarto es convertir entradas multimodales en acciones: imágenes, documentos, audio y video para flujos como imagen a código, extracción de gráficos y verificación visual de hechos.
La empresa indicó que los pesos ya están disponibles en Hugging Face. Muse Spark Open está ajustado para ejecutarse con SGLang, vLLM o MLX, es fácil de personalizar con PyTorch y está optimizado para silicio de Apple, AMD, Intel y NVIDIA. También puede desplegarse desde AWS SageMaker y Google Cloud Model Garden, o ejecutarse a través de Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI.
El comunicado incluye un enlace para leer la tarjeta del modelo en Hugging Face y otro para obtener más información y comenzar a construir. La empresa enmarcó el lanzamiento como parte de su inversión continua en la elección de los desarrolladores de construir en sus propios términos.
Imagen: Foto de Negative Space en Pexels
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