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Meta abre los pesos de Muse Spark, de 816.000 millones, y la configuración de referencia pide cuatro GPU GB300
Hugging Face publicó el 15 de octubre la llegada de Muse Spark Open, el modelo de pesos abiertos de Meta: una mezcla de expertos de unos 816.000 millones de parámetros con unos 42.000 millones activos por token, que acepta texto, imágenes, audio y vídeo y devuelve texto, con hasta un millón de tokens de contexto. Meta lo entrenó para programar de forma agéntica: leer un repositorio, escribir y depurar código, y llamar a herramientas.
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Qué significa para ti
Que los pesos estén abiertos no quiere decir que quepa en casa: su configuración de referencia en NVFP4 se reparte entre cuatro GPU GB300. El enrutado usa 256 expertos por capa y elige ocho por token, y hay dos formatos de punto de control, BF16 y NVFP4. Lo práctico del diseño multimodal es que el mismo modelo puede leer una captura, escuchar una nota de voz o ver una grabación de pantalla mientras trabaja en el código. Que sea el modelo de pesos abiertos más capaz de Estados Unidos lo dice Hugging Face, no nosotros.
Fuentes
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PyTorch 2.15 acelera los modelos en Mac: una mezcla de expertos pasa de 9,4 a 61,3 tokens por segundo
El equipo de PyTorch de Hugging Face publicó el 20 de octubre lo que cambia en la versión 2.15 para quien ejecuta modelos en un Mac. Lo más llamativo son los modelos de mezcla de expertos, que según sus medidas decodifican entre 5 y 6,5 veces más rápido que en la 2.14: Qwen3.6-35B-A3B pasa de 9,4 a 61,3 tokens por segundo en un M3 Ultra. Llega además FP8 al Mac, que guarda los valores en la mitad de espacio que BF16.
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Mistral publica Timestral, modelos de previsión de series temporales que corren en CPU y con licencia MIT modificada
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