Meta lanza Muse Spark Open: un modelo abierto de 816.000 millones de parámetros que funciona en dos Mac Studio

La IA de pesos abiertos cambia de escala. El 15 de octubre de 2026, Meta publicó los pesos de Muse Spark Open, al que define como «el modelo open-weight estadounidense más capaz hasta la fecha». Es un modelo nativamente multimodal, diseñado para programación y agentes, y que, según Meta, puede funcionar en un escritorio y no solo en un centro de datos.

Las cifras

• ~816.000 millones de parámetros en total, ~42.000 millones activos por token
• Arquitectura «mixture of experts»: 256 expertos por capa MoE, 8 seleccionados por token, 62 capas (Hugging Face)
• Entradas: texto, imágenes, audio y vídeo; salida: texto
• Ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens
• Pesos en BF16 (unos 1,5 TB) y en NVFP4, un formato de 4 bits para GPU NVIDIA Blackwell

Meta lo entrenó para tareas de software de largo recorrido: leer un repositorio, escribir y depurar código, llamar a herramientas. Como también acepta imágenes, audio y vídeo, el mismo modelo puede leer una captura de pantalla, escuchar una nota de voz o ver una grabación de pantalla mientras programa.

«En casa», con un gran asterisco

El argumento estrella de Meta: Muse Spark Open es el primer modelo de su categoría capaz de funcionar en un ordenador de escritorio usando dos Mac Studio M5 Ultra con la última versión del framework MLX. Cada equipo puede asignar a su GPU hasta 512 GB de memoria unificada, así que la pareja se comporta como un ordenador con un terabyte de memoria.

Las pruebas de Hugging Face muestran lo que eso significa. En un Mac M3 Ultra con 512 GB, una versión cuantizada a 2 bits en llama.cpp funcionó a unos 18 tokens/s ocupando 304 GB, y una versión de 3 bits en MLX alcanzó unos 21 tokens/s con unos 344 GB. Incluso la versión de 3 bits necesita más de 256 GB de RAM. En la nube, el checkpoint BF16 se reparte entre cuatro nodos de ocho GPU H200; el NVFP4 cabe en un solo nodo B200.

Dónde conseguirlo

Los pesos están en Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden y Microsoft Foundry. Hay API alojadas en Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI. Funciona con SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Transformers, MLX, llama.cpp y Unsloth. La licencia es la Muse Model License, con condiciones comerciales limitadas que, según Meta, permiten a muchos desarrolladores usarlo gratis. Un detalle: el razonamiento no se puede desactivar, solo ajustar de «low» a «xhigh».

Según Reuters, llega después de Muse Glimmer, un modelo abierto más pequeño que Meta publicó en agosto.

La opinión de Rocks

Para una Raspberry Pi con Home Assistant, este no será tu próximo asistente de voz local: hacen falta cientos de gigas de memoria solo para cargarlo. Pero es un paso importante para la IA local. Un modelo puntero que puedes descargar, cuantizar y alojar en tu propio hardware —o alquilar por horas— es una alternativa real a las API cerradas. Las capacidades anunciadas son las de Meta; esperaremos a pruebas independientes. Para la casa conectada, el pequeño Muse Glimmer sigue siendo la opción más realista.