El 15 de octubre de 2026, Meta anunció Muse Spark Open, un modelo de pesos abiertos optimizado para ejecutarse con MLX en varios Mac Studio con M5 Ultra. Apple afirma que, en la configuración que probó, el modelo no cabe en un solo equipo; publicó mediciones con dos y cuatro Mac Studio. Apple detalla los requisitos y resultados de sus pruebas.
Meta describe Muse Spark Open como un modelo multimodal nativo con 816.000 millones de parámetros totales, 42.000 millones activos y una ventana de contexto de un millón de tokens. La ventana de contexto es la cantidad de tokens —unidades que procesa el modelo— que puede manejar. Meta lo orienta a tareas de programación y de tipo agente, y afirma que trabajó con Apple para optimizarlo para sus equipos. Meta publicó las especificaciones y las vías de acceso al modelo.
El anuncio puso el foco en la colaboración con Apple. Mark Zuckerberg publicó en X un mensaje en inglés sobre la publicación de los pesos y la ejecución del modelo en Mac Studio, y agradeció el trabajo de Apple y John Ternus.
Por qué la prueba de Apple necesita varios Mac Studio
Apple calcula que los parámetros del modelo en BF16 requieren por sí solos más de 1,6 TB de RAM. En NVFP4, un formato de menor precisión, la huella del modelo baja a unos 493 GB, pero esa cifra no incluye la memoria adicional necesaria para los cálculos intermedios de la inferencia. Por eso, en la configuración descrita por Apple, el modelo no cabe en un Mac Studio y debe repartirse entre varios equipos.
La cifra de parámetros activos no equivale a la memoria necesaria para alojar todo el modelo y ejecutarlo. En la práctica, la ruta local descrita por Meta y Apple requiere varios Mac Studio, no un único ordenador de sobremesa.
Qué velocidades midió Apple
Apple midió la velocidad de decodificación después de un contexto de 8.192 tokens y generó 128 tokens. Los resultados cambian según el número de equipos y el tipo de paralelización: el método que distribuye el trabajo por etapas y el que lo reparte entre tensores produjeron cifras distintas con dos Mac Studio.
| Configuración | Paralelización | Velocidad de decodificación | Tiempo hasta el primer token |
| Dos Mac Studio con M5 Ultra | Por etapas | 15,74 tokens por segundo | 8,4 segundos |
| Dos Mac Studio con M5 Ultra | Tensorial | 24,99 tokens por segundo | 8,2 segundos |
| Cuatro Mac Studio con M5 Ultra | Tensorial | 36,73 tokens por segundo | 4,8 segundos |
Las tres mediciones corresponden a ese contexto de 8.192 tokens y a una generación de 128 tokens. La cifra de 36,73 tokens por segundo pertenece a la configuración de cuatro equipos; no describe por sí sola el rendimiento de otras cargas, contextos o configuraciones.
Conexión y software necesarios
Para su configuración distribuida, Apple describe RDMA —un método de comunicación directa entre equipos— sobre Thunderbolt 5. La pareja de ordenadores de su montaje usa dos cables Thunderbolt. El software indicado es macOS 26.2 y MLX v0.30.1 o posterior; MLX emplea el backend de comunicación jaccl.
Así, la prueba no consiste simplemente en conectar dos ordenadores: depende de una combinación concreta de software y conexión. Estas versiones y conexiones son las que Apple describe para su configuración de inferencia distribuida.
Acceso y licencia de Muse Spark Open
Meta distribuye los pesos mediante Hugging Face, Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden y Microsoft Foundry Models. También enumera Baseten, Fireworks AI, Groq, Modal, Nebius, OpenRouter y Together AI para acceder al modelo mediante API alojadas.
Meta publica los pesos bajo la Muse Model License. La empresa dice que muchos desarrolladores pueden utilizar el modelo sin coste, aunque la licencia establece condiciones comerciales limitadas. Por tanto, que los pesos estén disponibles para descarga no elimina las condiciones de esa licencia.
