A Meta liberou os pesos do Muse Spark Open, modelo de inteligência artificial focado em programação e tarefas autônomas executadas por agentes de IA. A novidade está disponível para download e acesso por API, Os desenvolvedores interessados podem executar o sistema localmente com dois computadores Mac Studio equipados com chips Apple M5 Ultra.
O Muse Spark Open tem 816 bilhões de parâmetros, valores numéricos que ajudam a IA a identificar padrões e gerar respostas. Desse total, 42 bilhões são ativados durante o processamento de cada tarefa. O modelo também tem uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, que define a quantidade de informações que consegue considerar em uma interação. A arquitetura multimodal foi desenvolvida para lidar com tarefas complexas de engenharia de software, raciocínio em várias etapas e fluxos de trabalho prolongados.
A execução local em Macs utiliza a biblioteca MLX e a memória unificada dos chips M5 Ultra. Cada Mac Studio pode ter até 512 GB de memória compartilhada entre o processador e a GPU. Como o Muse Spark Open precisa de cerca de 1 TB de memória para carregar todos os seus parâmetros, são necessários dois computadores trabalhando em conjunto. Nessa configuração, as máquinas somam até 1 TB de memória e alcançam uma largura de banda de 1,2 TB/s.
Os pesos do modelo também estão disponíveis para download em plataformas, como Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden e Microsoft Foundry Models.
Muse Spark Open automatiza programação e edição de vídeos
A Meta demonstrou o modelo em tarefas autônomas com o Muse Code, ferramenta de programação baseada no Muse Spark Open. Em um dos testes, o sistema modificou o aplicativo de código aberto Ice Cubes, cliente da rede social Mastodon para iOS, com correções de bugs, criação de recursos e compilação completa do projeto.
Em outra demonstração, o modelo controlou o DaVinci Resolve para analisar vídeos quadro a quadro, selecionar os melhores trechos e ajustar o enquadramento para o formato vertical. Os exemplos mostram aplicações do sistema em atividades que envolvem diferentes etapas de execução, da análise inicial à conclusão da tarefa.
O modelo também é compatível com ferramentas de inferência, como SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Hugging Face Transformers, llama.cpp e Unsloth, além de oferecer otimizações para hardware da AMD, Apple, Intel e NVIDIA.
Além disso, a licença Muse Model License estabelece condições específicas de uso comercial e oferece acesso gratuito para a maioria dos desenvolvedores. Para personalizar o modelo, é possível utilizar PyTorch com TorchTitan, enquanto a execução em Macs com Apple Silicon depende da biblioteca MLX.
A Meta afirma que o Muse Spark Open passou por um processo de pós-treinamento com foco em segurança e foi avaliado segundo os critérios do Meta Superintelligence Scaling Framework antes da publicação dos pesos.
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Fonte: Canaltech
