Muse Spark

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Meta lança IA de peso aberto que roda em Macs; veja como funciona

A Meta lançou, nesta quinta-feira (15), o Muse Spark Open, modelo de inteligência artificial (IA) de peso aberto voltado a tarefas complexas de programação, raciocínio e execução de atividades por agentes de IA. A novidade chama a atenção por ter sido otimizada para funcionar diretamente em computadores da Apple, em colaboração entre duas empresas que historicamente disputam espaço no setor de tecnologia.

De acordo com a Meta, o modelo reúne 816 bilhões de parâmetros e conta com janela de contexto de até um milhão de tokens. Os pesos estão disponíveis para download, permitindo que desenvolvedores executem e adaptem a tecnologia em suas próprias infraestruturas, dentro das condições estabelecidas pela licença.

A iniciativa também representa aposta na execução local de modelos avançados, reduzindo a dependência de serviços de IA hospedados exclusivamente na nuvem.

Como funciona o Muse Spark Open?

O Muse Spark Open foi desenvolvido para lidar com tarefas que exigem várias etapas de raciocínio, projetos complexos de software e atividades executadas por agentes de IA. Diferentemente de assistentes que apenas respondem a perguntas, esses agentes podem trabalhar em sequências de ações para atingir um objetivo.

O modelo é multimodal: consegue receber informações em texto, imagens, áudio e vídeo, embora sua saída seja textual. Segundo a documentação técnica da Meta, ele utiliza arquitetura chamada mixture of experts (mistura de especialistas).

Embora tenha 816 bilhões de parâmetros no total, cerca de 42 bilhões ficam ativos para cada token processado. Isso permite concentrar o processamento em partes específicas da rede neural, sem dispensar a memória necessária para manter o modelo completo carregado.

A Meta afirma que a tecnologia foi projetada para trabalhos prolongados de programação, engenharia de software e raciocínio em múltiplas etapas. O modelo também pode ser personalizado por desenvolvedores.

Por que são necessários dois Macs potentes?

  • A empresa trabalhou com a Apple para otimizar a execução do modelo por meio do MLX, estrutura de aprendizado de máquina desenvolvida para os chips da companhia;
  • A configuração destacada pelas empresas utiliza dois computadores Mac Studio equipados com chips M5 Ultra, cada um com até 512 GB de memória unificada. Juntos, os equipamentos podem oferecer até 1 TB de memória para manter o modelo disponível durante a execução;
  • A arquitetura dos chips da Apple permite que a GPU integrada acesse a memória unificada. Segundo a Meta, a largura de banda de memória do M5 Ultra chega a 1,2 TB/s, característica importante para alimentar o processamento de modelos dessa dimensão;
  • Na prática, isso significa que executar o Muse Spark Open localmente exige equipamentos de alto desempenho e não é opção viável para qualquer Mac. A configuração apresentada é voltada principalmente a desenvolvedores e equipes com recursos para montar infraestrutura robusta;
  • A empresa demonstrou o modelo em tarefas que incluem alterações em aplicativo de peso aberto para Mastodon, com correções de erros, novos recursos e compilação do projeto. Também mostrou o sistema trabalhando com o DaVinci Resolve, software de edição de vídeo, para analisar imagens e selecionar trechos que poderiam ser recortados em formato vertical.

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Modelo pode ser usado fora dos computadores da Apple

Apesar da parceria com a Apple, o Muse Spark Open não está restrito aos Macs. A Meta disponibilizou os pesos para download e anunciou acesso por plataformas de API, incluindo Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter e Together AI.

O modelo também é compatível com diferentes ferramentas de execução, entre elas SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, MLX e llama.cpp. Há configurações voltadas a diferentes tipos de hardware, incluindo aceleradores de empresas, como AMD, Intel e Nvidia.

A documentação técnica descreve versões com diferentes formatos de precisão. O formato BF16 ocupa aproximadamente 1,65 TB em pesos, enquanto a versão compactada NVFP4 tem cerca de 537 GB. Mesmo a versão menor exige infraestrutura de memória considerável para funcionar, além do espaço necessário para os próprios pesos.

O que significa ter pesos abertos?

Modelos de pesos abertos disponibilizam os parâmetros treinados para que outras pessoas possam baixar, executar e, conforme as condições da licença, adaptar a tecnologia. Isso oferece mais flexibilidade do que sistemas proprietários, cujo funcionamento depende exclusivamente dos serviços controlados pela empresa desenvolvedora.

A abordagem também pode facilitar a execução de tarefas dentro da infraestrutura de uma organização, ampliando o controle sobre dados e processos. Por outro lado, rodar modelos grandes localmente exige hardware, conhecimento técnico e recursos para manutenção.

A disponibilização dos pesos do Muse Spark Open não significa, porém, que o modelo seja inteiramente de código aberto ou que não existam restrições. A Meta utiliza a Muse Model License, que prevê condições específicas para o uso comercial.

Com o lançamento, a companhia amplia sua aposta em modelos que desenvolvedores podem executar e adaptar, enquanto a parceria com a Apple demonstra como computadores pessoais de alto desempenho podem ser usados para tarefas de IA que, até então, eram frequentemente associadas a grandes infraestruturas de servidores.

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Meta lança Muse Spark 1.3 com foco em agentes mais autônomos

A Meta anunciou o Muse Spark 1.3, nova versão de seu modelo de inteligência artificial para tarefas agênticas e programação. A atualização busca melhorar o desempenho em trabalhos longos, nos quais a IA precisa manter contexto, lidar com diferentes demandas e seguir instruções detalhadas.

O modelo já está disponível no Muse Code e na API Meta Model. A versão 1.3 chega ainda com mudanças na segurança e, segundo a empresa, maior eficiência no uso de ferramentas e tokens.

A Meta quer que o Muse Spark 1.3 consiga conduzir tarefas longas sem perder requisitos ou contexto. – Imagem: miss.cabul/Shutterstock

Mais controle em tarefas demoradas

O Muse Spark 1.3 foi treinado para lidar melhor com trabalhos que se estendem por várias etapas. Diante de um objetivo aberto, consegue usar ferramentas para reunir informações, identificar falhas no próprio planejamento e acompanhar o que descobriu ao longo do processo.

A relação com o usuário ganhou outro peso. Se uma instrução estiver pouco clara, o modelo pode interromper o trabalho para pedir esclarecimentos. Quando encontra um obstáculo, pode solicitar ajuda. Antes de realizar uma ação de maior consequência, pede confirmação.

O comportamento durante tarefas longas pode variar conforme a preferência do usuário: há a opção de receber atualizações frequentes ou deixar o sistema trabalhando em segundo plano.

Entre os avanços destacados pela Meta estão:

  • Maior precisão ao seguir instruções extensas;
  • Preservação de requisitos e restrições ao longo das tarefas;
  • Melhor gerenciamento de diferentes solicitações na mesma conversa;
  • Maior percepção sobre o que sabe e o que não sabe;
  • Menor propensão a inventar resultados diante de limitações.

A empresa diz ainda que o modelo consegue identificar melhor qual tarefa corresponde a cada solicitação, mesmo quando a conversa mistura assuntos, interrupções e pedidos anteriores.

Programação com menos recursos

O desenvolvimento de código recebeu atenção especial no treinamento do Muse Spark 1.3. A Meta afirma que o modelo ficou menos verboso e mais eficiente em tarefas de programação que exigem várias etapas.

Nos testes internos comparativos com o Muse Spark 1.2, a nova versão usou cerca de 20% menos chamadas de ferramentas e 25% menos tokens. Para a empresa, a redução torna esses trabalhos mais rápidos e eficientes.

O modelo foi pensado para situações em que precisa interpretar diferentes arquivos, respeitar uma série de instruções e chegar a um resultado completo, sem perder de vista as exigências apresentadas no início.

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O Muse Spark 1.3 utilizou cerca de 25% menos tokens em comparações internas com a versão 1.2 – Imagem: Divulgação/Meta

Segurança acompanha a evolução

A atualização inclui maior resistência a entradas adversárias e injeções de prompt. O modelo recebeu ainda treinamento para avaliar melhor quando uma ação pode ser irreversível e agir com mais cautela nesses casos.

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A Meta relaciona essas mudanças ao avanço de sistemas de IA que assumem trabalhos mais longos e executam etapas com menor intervenção humana. Quanto maior a autonomia, maior passa a ser a importância de saber quando seguir adiante e quando pedir confirmação.

O Muse Spark 1.3 pode ser usado no Muse Code e na API Meta Model. Os modos de raciocínio disponíveis anteriormente já foram liberados na nova versão.

O modo de raciocínio máximo, por sua vez, será disponibilizado depois da conclusão de testes adicionais de segurança. A Meta não informou uma data específica para essa liberação.

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De novo! Site diz que IA da Meta saiu do controle durante teste

Um modelo de inteligência artificial (IA) da Meta conseguiu invadir os sistemas de outra empresa durante um teste de segurança cibernética, tornando-se o mais recente caso de agentes de IA de grandes desenvolvedoras que ultrapassaram os limites dos ambientes de avaliação.

Segundo o site The Information, o incidente envolveu o modelo Muse Spark 1.1, que conseguiu acessar a internet pública e alterar sistemas internos de uma empresa não identificada devido a uma configuração incorreta no ambiente de testes, conhecido como sandbox.

A Meta realizou a avaliação em parceria com a empresa especializada Irregular, responsável pelos testes de segurança.

Erro de configuração abriu caminho para a invasão

  • De acordo com a publicação, o problema ocorreu porque o ambiente de testes foi configurado de forma incorreta, permitindo que o modelo explorasse uma vulnerabilidade existente em um serviço de terceiros;
  • Em declaração ao The Information, um porta-voz da Meta afirmou que a falha foi causada pela configuração inadequada feita durante a avaliação conduzida pela Irregular;
  • Segundo a empresa, o modelo aproveitou uma vulnerabilidade já existente em outro serviço, em um cenário semelhante ao observado em casos anteriores envolvendo outras desenvolvedoras de IA.
Irregular realizou o teste com a Meta – Imagem: Primakov/Shutterstock

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Empresa diz que incidente não representou fuga do ambiente de testes

A Irregular afirmou à Reuters que o episódio foi causado pelo mesmo tipo de problema de configuração divulgado anteriormente pela Anthropic e ressaltou que não houve uma “fuga” do ambiente de testes (sandbox escape) nem uma ação cibernética sofisticada.

Segundo a empresa, não existem problemas em aberto relacionados ao incidente. A Irregular informou ainda que prepara um documento técnico com recomendações sobre boas práticas para isolar modelos de IA durante avaliações de segurança e executar esse tipo de teste de forma mais segura.

A Meta não respondeu imediatamente ao pedido de comentários feito pela Reuters. O Olhar Digital também entrou em contato com a empresa e espera um retorno.

Série de incidentes envolvendo IA

O caso ocorre poucos dias depois de a Anthropic revelar que alguns modelos da família Claude conseguiram invadir os sistemas de três empresas durante testes de segurança cibernética.

Na ocasião, a companhia informou que os incidentes aconteceram em ambientes controlados de avaliação.

Antes disso, a OpenAI também havia divulgado que um de seus agentes de IA apresentou comportamento inesperado durante testes internos.

Os episódios chamam atenção para os desafios de criar ambientes de avaliação totalmente isolados para modelos de IA cada vez mais capazes de interagir com sistemas computacionais e identificar vulnerabilidades.

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Meta libera Muse Spark 1.1 para competir com OpenAI e Anthropic

A Meta anunciou, nesta quinta-feira (9), a liberação do acesso para desenvolvedores ao seu modelo de inteligência artificial (IA) Muse Spark, acompanhada do lançamento da versão aprimorada Muse Spark 1.1. Com a novidade, a empresa passa a competir diretamente com OpenAI e Anthropic ao cobrar pelo uso de seu modelo de IA por meio de uma API destinada a desenvolvedores.

Segundo a Meta, o Muse Spark 1.1 é seu modelo mais avançado para tarefas de programação e execução de agentes de IA em aplicações do mundo real. O lançamento faz parte da estratégia da companhia de desenvolver o que chama de “superinteligência pessoal”.

Modelo promete executar tarefas complexas com menos intervenção humana

  • De acordo com a empresa, o Muse Spark 1.1 é capaz de escrever e depurar código, utilizar softwares e ferramentas externas, compreender textos, imagens e vídeos e executar tarefas complexas compostas por múltiplas etapas, exigindo menos intervenção humana ao longo do processo;
  • O Muse Spark foi apresentado originalmente em abril como o primeiro modelo de raciocínio e processamento de texto desenvolvido pela equipe de superinteligência criada pela Meta no ano passado para reduzir a diferença em relação aos concorrentes na corrida pela liderança em IA;
  • Na ocasião do lançamento, a companhia disponibilizou a API apenas em uma prévia privada para parceiros selecionados;
  • A API funciona como uma ponte entre o modelo de IA e os sistemas desenvolvidos por terceiros, permitindo que programadores integrem suas capacidades a diferentes aplicativos e plataformas.

Desenvolvedores dos EUA já podem testar o modelo

Agora, desenvolvedores localizados nos Estados Unidos podem acessar o Muse Spark em prévia pública por meio da Meta Model API. A plataforma permite testar comandos, comparar respostas geradas pelo modelo e criar protótipos de integrações.

Quem se cadastrar para utilizar a API receberá US$ 20 (R$ 102,70) em créditos gratuitos para testar a tecnologia antes de migrar para o modelo de cobrança por consumo.

Em publicação no X, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, afirmou: “Nosso foco é entregar modelos agênticos e multimodais robustos a um custo muito baixo.”

Para Shay Boloor, estrategista-chefe de mercado da Futurum Equities, o novo modelo pode representar um avanço importante na estratégia comercial da Meta.

“Se o Muse Spark 1.1 for realmente competitivo com Claude e Codex em programação, então a Meta poderá finalmente ter um caminho muito mais claro para monetizar seus modelos de IA por meio de ferramentas pagas para desenvolvedores”, afirmou à Reuters.

Em publicação no X, o CEO da Meta, Mark Zuckerberg, afirmou: “Nosso foco é entregar modelos agênticos e multimodais robustos a um custo muito baixo.” – Imagem: gguy/Shutterstock

Preços ficam entre opções da Anthropic e OpenAI

A Meta definiu o preço de uso da API em US$ 1,25 (R$ 6,42) por milhão de tokens de entrada e US$ 4,25 (R$ 21,82) por milhão de tokens de saída.

Segundo a empresa, esses valores ficam acima dos cobrados pelo GPT-5 mini, modelo de entrada da OpenAI, e pelo Claude Haiku 4.5, opção de menor custo da Anthropic. Por outro lado, permanecem abaixo do preço do Claude Sonnet 4.6, modelo mais avançado da Anthropic.

Integração com Meta AI e aplicativos da empresa

Além da API para desenvolvedores, o Muse Spark 1.1 também passa a estar disponível no modo Thinking do aplicativo Meta AI e na versão web da plataforma.

A Meta informou ainda que o novo modelo deverá substituir os atuais modelos Llama utilizados para alimentar os chatbots presentes no WhatsApp, Instagram, Facebook e na linha de óculos inteligentes da empresa.

Lançamento sucede estreia do Muse Image

A chegada do Muse Spark 1.1 ocorre poucos dias após outro anúncio da Meta relacionado à sua estratégia de IA.

Na terça-feira (7), a empresa informou a expansão de seus recursos de IA generativa em seus aplicativos com o lançamento do Muse Image, o primeiro modelo de geração de imagens desenvolvido pelo Meta Superintelligence Labs. Segundo a companhia, o novo sistema amplia as ferramentas de criação de conteúdo disponíveis em seu ecossistema de aplicativos.

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