Meta Muse Spark Open lança 816B de pesos abertos

A Meta lançou o Muse Spark Open em 15 de outubro de 2026. É uma versão do seu modelo Muse Spark cujos pesos qualquer pessoa pode baixar. O modelo tem 816 bilhões de parâmetros, usa 42 bilhões deles para cada token e lê até 1 milhão de tokens de uma vez. Isso importa porque os modelos Muse mais recentes da Meta eram fechados, incluindo o Muse Wonder de segunda-feira. Agora os desenvolvedores podem rodar um deles no próprio hardware.

O que a Meta lançou

O anúncio da Meta chama o modelo de "a versão de pesos abertos do Muse Spark". Pesos abertos significa que o próprio arquivo do modelo treinado é publicado. Assim, uma empresa pode rodá-lo nos próprios servidores, em vez de apenas alugá-lo por meio de uma API.

O Muse Spark Open é um modelo de mistura de especialistas. Esse desenho divide o modelo em muitas redes especialistas menores e ativa só algumas delas para cada token. Um token é o pedaço de palavra que um modelo lê ou escreve. Por isso, embora o modelo completo tenha 816 bilhões de parâmetros, só 42 bilhões trabalham a cada passo. Isso o torna mais barato de rodar do que o tamanho sugere.

Característica	Muse Spark Open
Parâmetros no total	816 bilhões
Parâmetros ativos por token	42 bilhões
Janela de contexto	1 milhão de tokens
Licença	Muse Model License
Modelo no Hugging Face	meta-models/Muse-Spark-Open-816B-A42B

A janela de contexto é quanto texto o modelo consegue receber de uma vez. Um milhão de tokens basta para uma grande base de código ou vários documentos longos. O RuntimeWire acrescenta que o modelo é nativamente multimodal. Ou seja, foi construído para lidar com mais do que texto.

A página da Meta o chama de "o modelo de pesos abertos dos EUA mais capaz até hoje". O RuntimeWire cita a mesma frase de Alexandr Wang, à frente do trabalho de IA da Meta. O site observa que essa classificação é uma afirmação da Meta, não um resultado independente. A publicação da Meta traz um link para um relatório de avaliação, mas não dá pontuações de benchmarks no texto.

Onde obter e onde ele roda

A Meta lista quatro lugares para baixar os pesos: Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden, Hugging Face e Microsoft Foundry Models. Para equipes que preferem chamar uma API, a Meta cita sete parceiros de hospedagem: Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI. Nenhuma das fontes informa um preço.

Rodar o modelo por conta própria exige hardware pesado. A Meta diz que ele roda em dois Apple M5 Ultra Mac Studio com até 512 GB de memória unificada cada, usando o framework MLX da Apple. O RuntimeWire aponta como alternativa "uma quantidade considerável de memória de GPU".

A Meta também escreveu código de GPU próprio, chamado kernels Helion, para o motor de serviço SGLang. A empresa relata acelerações de kernel de 1,03 a 3,95 vezes em placas de vídeo da Nvidia e da AMD. Na MI350 da AMD, o ganho de ponta a ponta é de 3%.

A licença

Os pesos saem sob a Muse Model License, não sob uma licença de código aberto padrão. A Meta diz que os termos comerciais são limitados, mas permitem que muitos desenvolvedores usem o modelo de graça. As fontes não publicam os termos completos. Por isso, leia-os antes de construir um produto sobre o modelo.

Uma promessa cumprida, com atraso

A Meta já havia dito que abriria os pesos do Muse Spark. Quando a Meta lançou, em 13 de outubro, o seu modelo de fronteira fechado Muse Wonder, observamos que os pesos abertos do Muse Spark prometidos para 2 de setembro ainda não tinham saído.

A linha Muse Spark avançou rápido. Em agosto, o The Decoder informou que a Meta chamou o Muse Spark 1.2 de "principalmente uma melhoria para programação". O preço padrão era de US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 por milhão de tokens de saída.

O que isso significa para desenvolvedores

Agora você pode testar um dos principais modelos da Meta sem enviar dados para a Meta. Isso importa para equipes com código privado ou dados regulados, que muitas vezes não podem usar uma API hospedada.

Faça primeiro a conta do hardware. Um modelo de 816 bilhões de parâmetros precisa de centenas de gigabytes de memória, mesmo com apenas 42 bilhões de parâmetros ativos. Por isso, a maioria das equipes vai começar com um dos sete parceiros de hospedagem. Compare os preços deles antes de se comprometer, já que a Meta não publicou nenhum.

Leia a Muse Model License com a sua equipe jurídica. "Termos comerciais limitados" podem significar tetos de receita ou limites de usuários, e as fontes não dizem qual se aplica.

Faça a sua própria avaliação. A Meta não publicou números de benchmarks no anúncio. Teste o modelo nas suas tarefas reais de programação e de agentes, comparando com o modelo que você usa hoje.