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Meta publica Muse Spark Open, un modelo de pesos abiertos de 816.000 millones de parámetros

Meta publica Muse Spark Open, un modelo de pesos abiertos de 816.000 millones de parámetros
Foto: Avinash Kumar · Licencia Pexels · Pexels

Hecho Qué ha ocurrido

Meta ha presentado Muse Spark Open, un modelo de pesos abiertos con 816.000 millones de parámetros (42.000 millones activos), hasta un millón de tokens de contexto y entrada de texto, imagen, vídeo y audio. Según Meta, supera a Qwen 3.8, GLM 5.3 y Kimi K3 en varias categorías de benchmarks, aunque queda lejos de sus modelos de pago Muse Wonder Full. Los pesos están en Hugging Face con una licencia gratuita que exige la etiqueta «Built with Muse Spark Open»; los proveedores que facturen más de 20 millones de dólares al año necesitan un acuerdo aparte para ofrecerlo como API.

Resumen generado mediante IA a partir de The Decoder (original en inglés). Naturaleza de la información: declaración de parte interesada.

Análisis Por qué importa

Es una de las opciones de pesos abiertos más grandes de un fabricante estadounidense, lo que da a las empresas una alternativa local frente a los modelos abiertos chinos. Las cifras de rendimiento proceden de Meta y todavía no han sido verificadas de forma independiente.

Quién se ve afectado
Equipos de desarrollo e infraestructura que evalúan modelos abiertos para uso interno o para ofrecer servicios propios.
Qué puede cambiar
Si los resultados se confirman, puede ampliar las opciones para ejecutar IA multimodal en local sin depender de una API externa. Su coste real dependerá del hardware necesario, que Meta sitúa en dos Mac Studio con 512 GB de memoria unificada cada uno.

Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.

Predicción Qué observar a continuación

Verificaciones independientes de los benchmarks, adopción en Hugging Face y en plataformas de terceros, y si los proveedores grandes firman los acuerdos de licencia para ofrecerlo como servicio.

Recomendación Qué debería hacer una empresa

Evaluar el modelo con pruebas propias de código y tareas agénticas sobre datos de la empresa en los próximos 3-6 meses, sin basar la decisión en las cifras del fabricante.

Recomendación generada por IA con la evidencia disponible; no es asesoramiento profesional.

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Fuente original: The Decoder. La referencia es siempre el artículo original.

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Fuentes de esta historia

Esta noticia forma parte de una historia cubierta por 4 publicaciones. La fiabilidad sube cuando varias fuentes independientes la confirman.

  1. Hugging Face
    · confirmado por varias fuentes · artículo original ↗
  2. The Verge AI
    · confirmado por varias fuentes · artículo original ↗
  3. The Decoder estás leyendo esta
    · confirmado por varias fuentes · artículo original ↗
  4. TechCrunch AI
    · confirmado por varias fuentes · artículo original ↗

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