Meta lança o Muse Spark Open para desafiar os modelos chineses de IA, com limitações de hardware e utilização comercial

Um modelo com 816 mil milhões de parâmetros entra na corrida da IA aberta

A Meta lançou o Muse Spark Open em 15 de outubro de 2026, disponibilizando aos programadores um modelo de inteligência artificial que podem descarregar, modificar e operar por conta própria. O modelo contém 816 mil milhões de parâmetros, suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens e, segundo a Meta, pode funcionar em dois computadores Apple M5 Ultra Mac Studio configurados com memória suficiente.

O lançamento traz mais um concorrente norte-americano para um mercado em que os programadores chineses ganharam terreno significativo. Uma análise da Hugging Face publicada em março de 2026 concluiu que os modelos chineses representaram 41% das transferências no ano anterior, ultrapassando os modelos norte-americanos. O Qwen, da Alibaba, o Kimi, da Moonshot AI, e o GLM, da Z.ai, estão entre os modelos que disputam a preferência dos programadores que querem controlar os seus próprios sistemas de IA.

A Meta considera o Muse Spark Open o seu modelo norte-americano de pesos abertos mais capaz. Os testes da própria empresa revelam um quadro mais detalhado: o modelo lidera vários concorrentes indicados em determinados testes de utilização de ferramentas e execução de tarefas, enquanto os rivais chineses obtêm melhores resultados em várias avaliações de programação e trabalho profissional.

A Meta, empresa-mãe do Facebook, Instagram e WhatsApp, mantém também fechado o seu modelo mais avançado, o Muse Wonder. O lançamento serve, assim, dois objetivos: disseminar tecnologia que os programadores podem adaptar e reservar um produto mais poderoso para os serviços comerciais.

Para as empresas, a decisão prática envolve mais do que as pontuações nos testes de desempenho. O Muse Spark Open oferece controlo sobre a implementação e os dados, mas exige muita memória e a sua licença obriga algumas empresas que vendem acesso ao modelo a celebrar um acordo separado.

O que os programadores podem descarregar e alterar

A Meta Superintelligence Labs é identificada como autora no cartão oficial do modelo Muse Spark Open. O documento descreve um sistema concebido para programar, raciocinar em várias etapas e executar tarefas com ferramentas de software.

Os pesos do modelo são as configurações numéricas aprendidas durante o treino. A sua disponibilização para transferência permite que outro programador execute o modelo, adapte o seu comportamento e o integre num produto sem enviar cada pedido à Meta. Em geral, os modelos fechados dão acesso através de serviços controlados pelos respetivos criadores.

«Pesos abertos» e «código aberto» descrevem diferentes níveis de acesso. Um lançamento totalmente de código aberto disponibilizaria também o código e os dados de treino relevantes, sob condições adequadas. O Muse Spark Open é distribuído ao abrigo da licença própria da Meta, que estabelece condições de utilização e redistribuição.

O modelo aceita texto, imagens, vídeo e áudio, e produz texto. Um programador pode utilizá-lo para analisar uma captura de ecrã, interpretar um gráfico ou trabalhar sobre uma reunião gravada em conjunto com instruções escritas. A janela de contexto de 1 milhão de tokens determina a quantidade de material que pode analisar de uma só vez. Os tokens são pequenas unidades de texto ou de outra informação codificada que o sistema processa.

A apresentação do modelo da Meta destaca a programação, a análise de imagens e documentos e os fluxos de trabalho que envolvem vários agentes de IA. Um agente é um sistema que pode executar etapas para realizar uma tarefa, como acionar uma ferramenta, analisar o resultado e decidir o que fazer a seguir.

Em que áreas lidera a Meta e em quais lideram os rivais chineses

A tabela de testes de desempenho da Meta atribui ao Muse Spark Open uma pontuação de 61,8 no JobBench, face a 61,4 do GLM 5.3 e 54,3 do Kimi K3. No MCP-Atlas, um teste de utilização de ferramentas, a Meta indica 89,2 para o seu modelo, acima dos 84,5 do Qwen3.8, dos 84,2 do GLM 5.3 e dos 82,3 do Kimi K3.

Em várias métricas, os resultados de programação favorecem os concorrentes chineses. No Terminal-Bench 2.1, a Meta indica 76,4 para o Muse Spark Open, face a 83,9 do GLM 5.3 e 85,0 do Kimi K3. A vantagem do Kimi é de 8,6 pontos. No DeepSWE 1.1, o Muse Spark Open obtém 60 pontos, contra 67 do GLM e 68 do Kimi.

As comparações do DeepSWE utilizam o software de agente envolvente preferido ou melhor disponível para cada modelo. Esse software ajuda a organizar o trabalho, pelo que o resultado divulgado reflete o desempenho do modelo num contexto específico. A Meta utiliza também diferentes configurações de raciocínio identificadas por nomes para os modelos concorrentes.

A Meta indica uma pontuação de 39 para o Muse Spark Open no Artificial Analysis Intelligence Index, acima dos 26 atribuídos ao Inkling, da Thinking Machines, e dos 23 do Nemotron 3 Ultra, da Nvidia. Na tabela da empresa, o GLM 5.3 obtém 45 pontos, o Kimi K3 44 e o Qwen3.8 40. Estes são valores publicados pela Meta no cartão do modelo.

Por isso, a decisão de compra depende do tipo de trabalho. Uma empresa que esteja a desenvolver um assistente para coordenar ferramentas pode valorizar resultados diferentes dos de uma equipa que peça à IA para resolver problemas complexos de manutenção de software. O lançamento da Meta tem pontos fortes em tarefas específicas, mas enfrenta forte concorrência no conjunto mais amplo de testes.

Porque têm ganho terreno os modelos descarregáveis

Os 41% de transferências registados pela Hugging Face ajudam a explicar a pressão comercial sobre os programadores norte-americanos. Os modelos descarregáveis permitem às organizações desenvolver a partir de um sistema existente, em vez de pagar para treinar um modelo de grandes dimensões desde o início. Também podem adaptá-lo à sua terminologia, procedimentos e aplicações.

A OpenRouter comunicou que os modelos de pesos abertos representaram 60% do volume de tokens dos pedidos originados nos Estados Unidos na sua plataforma, em setembro. Os programadores chineses foram responsáveis pela maioria do tráfego relativo a modelos abertos. Esse valor descreve a atividade na OpenRouter, enquanto o número da Hugging Face contabiliza transferências numa plataforma diferente e durante outro período.

Alexandr Wang, diretor de IA da Meta, apresentou a concorrência em termos nacionais, defendendo que as empresas norte-americanas têm de lançar modelos que os programadores possam adotar amplamente.

A maior parte da IA mundial funcionará com modelos abertos. Devem ser norte-americanos.

As empresas podem escolher onde alojar modelos descarregáveis, incluindo os desenvolvidos no estrangeiro. A execução de um sistema na infraestrutura própria de uma organização pode manter os pedidos e documentos nesse ambiente, desde que as ferramentas e os serviços a que está ligado estejam devidamente configurados. O local de processamento depende da implementação escolhida pelo cliente.

Dois computadores de secretária e requisitos de memória elevados

O anúncio de 15 de outubro da Meta descreve uma configuração Apple com dois Mac Studio M5 Ultra, cada um com até 512 GB de memória unificada. A framework MLX da Apple permite que os computadores trabalhem em conjunto e alojem o modelo em cerca de um terabyte de memória.

O Muse Spark Open utiliza uma arquitetura de mistura de especialistas. Contém muitos grupos especializados de parâmetros, mas ativa apenas alguns para cada token que processa. Dos 816 mil milhões de parâmetros totais, 42 mil milhões estão ativos de cada vez, cerca de 5,1% do total. Isto reduz o cálculo necessário em cada etapa, mas continua a ser necessária muita memória para armazenar o modelo completo.

O cartão do modelo indica um mínimo de 700 GB de memória de acelerador para a versão NVFP4 e de 2 TB para a BF16. São formatos numéricos diferentes para armazenar pesos. O NVFP4 utiliza menos bits e menos memória; o BF16 ocupa mais memória, embora a Meta assinale que a inferência comprimida pode causar pequenas diferenças de qualidade em alguns casos.

A configuração Mac Studio da Apple com 512 GB de memória deveria chegar mais tarde, em outubro, mas o preço ainda não tinha sido anunciado no lançamento. Um computador com o chip M5 Ultra necessário e 256 GB de memória custava a partir de 10 799 dólares. Quatro computadores ao preço anunciado custariam 43 196 dólares, antes de impostos e acessórios, e teriam a mesma capacidade total de memória que o par proposto.

A Meta demonstrou fluxos de trabalho locais que incluíam alterações ao Ice Cubes, uma aplicação para o Mastodon, e a utilização do DaVinci Resolve para analisar imagens e preparar recortes verticais. Não divulgou o preço total nem uma velocidade medida de geração de texto para o par de computadores proposto.

Apple e Meta encontram pontos em comum

A Apple e a Meta trabalharam em conjunto durante meses na implementação. A parceria aproxima duas empresas cuja relação tinha sido afetada por disputas sobre privacidade e publicidade. A Meta estimou que as alterações de privacidade introduzidas pela Apple em 2021 reduziriam as suas receitas em 10 mil milhões de dólares em 2022.

A Meta já tinha comprado centenas de computadores Mac para a sua equipa de Superintelligence experimentar IA local e agentes. Wang atribuiu ao investigador de IA e antigo diretor da Apple Daniel Gross um dos motivos para a colaboração ter avançado.

A Apple ganha uma demonstração da capacidade do seu hardware para executar um modelo de IA de grandes dimensões fora de um centro de dados. A Meta ganha outra opção de implementação para os programadores que queiram trabalhar localmente. Nenhuma das empresas se comprometeu publicamente com uma parceria mais ampla.

A Meta também suporta hardware da AMD, Intel e Nvidia através de vários motores de inferência, o software que executa um modelo treinado. No seu anúncio, a empresa enumera SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX, llama.cpp e Unsloth.

As melhorias de desempenho variam consoante o componente e o sistema. A Meta indica aumentos de velocidade entre 1,03 e 3,95 vezes para kernels individuais da GPU Helion, pequenas rotinas de computação. Para o fluxo de trabalho completo em hardware AMD MI350, indica um aumento de velocidade de 3%.

O que permite a utilização gratuita e onde termina

A licença Muse Model permite que muitos programadores executem, modifiquem e adaptem o modelo sem pagar à Meta. Existe uma cláusula comercial específica para empresas elegíveis que fornecem modelos como serviço, ou seja, que vendem aos clientes acesso a um modelo alojado.

Quando as receitas brutas agregadas de um titular da licença e das suas empresas afiliadas ultrapassam 20 milhões de dólares em qualquer período consecutivo de 12 meses, determinadas atividades de disponibilização do modelo exigem uma notificação à Meta e a celebração de um acordo escrito separado. O cálculo das receitas abrange a empresa e as suas afiliadas, e não apenas as vendas geradas pelo Muse Spark Open.

A utilização interna e outras atividades especificadas estão isentas desta cláusula. A licença exige também que os produtos que utilizem o modelo ou derivados abrangidos apresentem a menção «Built with Muse Spark Open». Assim, as empresas que planeiem uma implementação têm de analisar tanto a atividade que pretendem realizar como as condições aplicáveis.

Os programadores podem descarregar os pesos através do Amazon SageMaker AI, do Google Cloud Model Garden, da Hugging Face e do Microsoft Foundry Models. O acesso alojado está disponível através da Baseten, da Fireworks AI, da Groq, da Modal, da Nebius, da OpenRouter e da Together AI.

A Together AI anuncia um preço de 1,25 dólares por milhão de tokens de entrada e 4,25 dólares por milhão de tokens de saída no seu serviço sem servidor. A esses preços, processar 1 milhão de tokens de entrada e gerar 1 milhão de tokens de saída custaria 5,50 dólares. A viabilidade económica da execução local depende, em vez disso, do investimento em hardware, da utilização, da eletricidade e do apoio técnico.

O trabalho de segurança vai além da transferência

A Meta afirma que o Muse Spark Open deriva do Muse Spark, lançado em agosto, e recebeu treino adicional de segurança para poder ser utilizado fora dos sistemas de proteção próprios da Meta. O cartão do modelo avalia conteúdos nocivos, ações realizadas através de ferramentas, privacidade e riscos relacionados com cibersegurança, química, biologia e perda de controlo.

A Meta indica que o modelo lançado recusou 99,2% das tentativas no seu teste interno de cibersegurança a ataques jailbreak. Um jailbreak é uma tentativa de levar um modelo a contornar as suas restrições. Nos outros três conjuntos de testes de cibersegurança, em conjunto, a Meta indica uma taxa de recusa de 94,8%.

Os programadores continuam a ter responsabilidades quando ligam o modelo a sistemas reais. A Meta recomenda salvaguardas ajustadas a cada aplicação, incluindo confirmação humana antes de ações irreversíveis. Um assistente capaz de editar código, mover ficheiros ou acionar ferramentas externas precisa de controlos sobre as ações que pode realizar.

O cartão do modelo refere que o sistema pode produzir respostas incorretas, enviesadas ou ofensivas, e cometer erros em tarefas de raciocínio complexo. Foi treinado com dados de mais de 100 línguas, mas a Meta não avaliou todas as línguas incluídas no treino. Os programadores que adaptem o modelo têm de testar as suas próprias aplicações e línguas, sobretudo depois de alterarem os pesos ou o comportamento do sistema.

Um lançamento que também serve o negócio fechado da Meta

A Meta mantém o Muse Wonder, o seu modelo mais avançado, como propriedade da empresa. Wang afirmou que a segurança e as capacidades influenciam a escolha dos modelos que a empresa disponibiliza para transferência.

Por motivos de segurança e de capacidade, em geral não disponibilizaremos os nossos modelos mais poderosos como código aberto.

A Meta vê também o acesso gratuito como uma forma de atrair programadores que, mais tarde, poderão pagar por mais ferramentas e capacidade computacional através do serviço na nuvem que planeia lançar. Os programadores podem começar a experimentar de forma autónoma e, à medida que as necessidades aumentam, adquirir serviços alojados.

O calendário da concorrência inclui também outros intervenientes. A francesa Mistral anunciou o Mistral Large 4 no início de outubro, descrevendo-o como o seu modelo maior e mais capaz, com 1 bilião de parâmetros no total e 49 mil milhões de parâmetros ativos. A publicação dos seus pesos estava prevista para 27 de outubro. A Reflection AI planeava também lançar o seu modelo Beam durante o mês de outubro.

Os principais marcos são:

• Agosto de 2026: a Meta lançou o Muse Spark e o modelo de pesos abertos mais pequeno Muse Glimmer.
• Início de outubro: a Mistral anunciou o Mistral Large 4.
• 15 de outubro: a Meta lançou o Muse Spark Open.
• Mais tarde, em outubro: estava prevista a chegada da configuração Mac Studio da Apple com 512 GB de memória.
• 27 de outubro: a Mistral agendou a publicação dos pesos do Large 4.

O lançamento da Meta dá às organizações mais um modelo substancial que podem operar e adaptar por conta própria. O seu atrativo assenta na combinação de desempenho em determinadas tarefas, opções de implementação local e condições de licenciamento, enquanto a estratégia comercial da empresa mantém a sua tecnologia mais poderosa num serviço pago.

Pontos-chave

• A Meta lançou o Muse Spark Open em 15 de outubro de 2026, com 816 mil milhões de parâmetros no total e 42 mil milhões ativos de cada vez.
• O modelo aceita texto, imagens, vídeo e áudio, produz texto e suporta uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
• Os testes da Meta revelam pontos fortes na utilização de ferramentas, enquanto o Kimi K3 e o GLM 5.3 lideram em várias métricas de programação.
• A execução local exige muita memória. A configuração de computador de secretária proposta pela Meta utiliza dois Mac Studio M5 Ultra, cada um com 512 GB.
• As empresas elegíveis que forneçam o modelo como serviço e ultrapassem o limite de receitas de 20 milhões de dólares precisam de celebrar um acordo separado com a Meta.
• O Muse Wonder continua fechado, enquanto a Meta utiliza modelos descarregáveis para atrair programadores e potenciais clientes dos seus serviços na nuvem.