Muse Spark Open: el modelo abierto más potente de EE. UU. ya corre en dos Mac Studios

Como hay muchos comentarios aquí argumentando que esto no es open weight, miré la licencia. Básicamente, eres libre de usar esto excepto por esta cláusula:

> Si el Licenciatario o cualquiera de sus afiliadas proporciona a un tercero acceso a modelos de inteligencia artificial como producto o servicio, vía API o una interfaz similar, donde el tercero recibe salidas de dichos modelos (“Modelo como Servicio”), y los ingresos brutos agregados del Licenciatario y sus afiliadas superan los veinte (20) millones de dólares estadounidenses (o el equivalente en otras monedas) durante cualquier período consecutivo de doce (12) meses, el Licenciatario debe notificar a Meta y celebrar un acuerdo escrito por separado con Meta antes de ofrecer el Software o cualquier Derivado como parte de ese negocio de Modelo como Servicio. Esta Sección 3 no se aplica a (a) uso interno, investigación, o cualquier actividad comercial que no sea Modelo como Servicio, o (b) el uso del Software por parte del Licenciatario como componente para impulsar funcionalidades de su propio producto o servicio que no sea un Modelo como Servicio.

Están permitiendo el uso de esto en productos comerciales, solo que no vender el modelo directamente.

Han hecho un esfuerzo considerable para asegurarse de que este modelo pueda ejecutarse en prácticamente cualquier runner de modelos, desde Unsloth hasta MLX, https://dev.meta.ai/docs/muse-spark-open/deploy

Como dije la semana pasada. Creo que la tesis original de Zuck sobre llama se está demostrando más correcta cada semana. El mercado de alquiler de inteligencia nunca se materializó; si tienes EL modelo frontera, puedes cobrar alquiler (durante unas semanas, quizá un mes). Pero después de cierto nivel de capacidad, es el precio lo que impulsa la decisión.

Zuck está haciendo eso en lo que es realmente bueno, y construyendo un foso alrededor de la red (Muse es MUY pegajoso), y ahora que todos vamos a estandarizarnos en el modelo de Meta, vamos a optimizar como locos la infraestructura para ejecutar el modelo, haciéndolo más barato de escalar para él, atrayendo así a más participantes a su red, y haciendo así su red más valiosa.

Meta va a ganar la IA de consumo.

Pelicans para low, medium, high y xhigh: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

Tuve que ejecutarlos vía OpenRouter - no tengo acceso a una máquina que pueda manejar un modelo de este tamaño.

Para comparar:

Muse Wonder: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

Muse 1.3: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

Y este del anterior modelo open weight de Meta AI, Muse Glimmer, que SÍ se ejecutó en mi portátil: https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer?url=ht...

La licencia del modelo exige que los grandes proveedores de inferencia contacten a Meta por separado para obtener una licencia para servir el modelo. Sé que ya hemos visto esto antes con otros modelos grandes, pero sigue siendo un poco irritante.

El efecto habitual de las licencias separadas es una menor competencia de precios por parte de los proveedores públicos (como vimos con Kimi K3). Supongo que para los proveedores es mejor si el precio es fijo: cualquier mejora de eficiencia mejora directamente el margen en lugar de hacer bajar los precios con el tiempo. Aun así, para aportar mi propia anécdota, lo principal que me mantiene en una suscripción de pago son los costes de tokens de los modelos más capaces.

re: "La arquitectura de memoria unificada de Apple permite que la GPU integrada del M5 Ultra use hasta 512 GB por Mac Studio, así que dos máquinas pueden albergar un modelo entero. Y los 1,2 TB/s de ancho de banda de memoria del chip son lo bastante rápidos para leer la pequeña porción que necesita cada token. El resultado es que dos Mac Studios se comportan como una supercomputadora con un terabyte de memoria unificada."

Al precio de mercado actual del Apple Mac Studio Ultra, la CPU de 30 núcleos + GPU de 64 núcleos con 256GB de RAM ya ronda los $10k. Ten en cuenta que los ordenadores son activos que se aprecian últimamente.

La opción de 512GB de RAM ni siquiera está a la venta todavía (dijeron disponibilidad para finales de octubre). Según los precios típicos de Apple, es probable que ronde los $14k cada uno. Así que estamos hablando de al menos $28k - $30k por el montaje que el equipo de Muse está publicitando. Eso es esencialmente la GPU Nvidia H100 con 96GB de VRAM/HBM3 a hasta 3,94 TB/segundo de ancho de banda de memoria, más de 3 veces la velocidad de la Memoria Unificada del Mac Studio.

Además, ¿cómo consiguió Meta acceso al M5 Ultra con 512GB de RAM del Mac Studio, no lanzado aún por Apple? ¿O es simplemente una pieza de marketing que escribieron basándose solo en las especificaciones?

39 en AA[1], más o menos lo mismo que Deepseek v4.1 flash y Mimo 2.5 Flash. Por detrás de Glm 5.3 flash y Qwen3.8-Flash-Next [2]

[1] https://artificialanalysis.ai/models/muse-spark-open

[2] https://artificialanalysis.ai/models/open-source?models=mimo...

Parece que tanto Meta como Mistral están matizando geográficamente sus afirmaciones de ser "el mejor" porque se han dado cuenta de que ya ni siquiera tienen que superar a DeepSeek, pueden simplemente ganar clientes siendo "el mejor que me está permitido usar".

Finalmente democratizando el acceso a la IA para, consulta las notas, gente con no menos de dos Apple M5 Ultra Studios en su escritorio.