Meta libera los pesos de Muse Spark Open bajo la licencia Muse Model

Meta libera los pesos de Muse Spark Open bajo la licencia Muse Model
Meta libera los pesos de Muse Spark Open bajo la licencia Muse Model

Meta anunció la liberación de los pesos del modelo Muse Spark Open bajo la licencia Muse Model. De acuerdo con el comunicado, se trata de un modelo de mezcla de expertos nativamente multimodal, diseñado para programación y flujos de trabajo con agentes.

El comunicado señala que Muse Spark Open cuenta con 816B parámetros totales, 42B parámetros activos y una ventana de contexto de 1M de tokens. Con estas características, según la empresa, el modelo puede trabajar en bases de código grandes, usar herramientas en tareas de larga duración y convertir entradas visuales en acciones.

La compañía indicó que los pesos abiertos ofrecen más 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 a cada stack. El comunicado también menciona que los pesos ya están disponibles en Hugging Face.

Respecto a lo que se puede construir con Muse Spark Open, el comunicado detalla que la ventana de contexto de 1M de tokens permite al modelo razonar sobre miles de archivos, código heredado y dependencias interconectadas en una sola sesión. Asimismo, está entrenado para flujos de trabajo reales de desarrolladores, incluidos refactorizaciones de múltiples archivos, depuración y tareas de larga duración.

El texto añade que el modelo soporta uso de herramientas en varios pasos, autocorrección, coordinación de subagentes y uso de computadora en entornos de navegador, escritorio y móviles. También puede emplear imágenes, documentos, audio y video para flujos como imagen a código, extracción de gráficos y verificación visual de hechos.

En cuanto a su operación, el comunicado precisa que 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. Además, se puede desplegar desde AWS SageMaker y Google Cloud Model Garden, o ejecutar a través de Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI.

El comunicado no incluye citas textuales de voceros ni nombres de directivos. La información sobre el lanzamiento se presenta como un anuncio oficial de la empresa, que invita a leer la tarjeta del modelo en Hugging Face y a comenzar a construir con él.

Imagen: Foto de Negative Space en Pexels

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