El Muse Spark Open de Meta llega a NVIDIA GB300 NVL72 para codificación agente
El lanzamiento de Muse Spark Open por parte de Meta y los detalles de despliegue de NVIDIA marcan un impulso para hacer que los modelos grandes y multimodales sean más prácticos para la codificación a largo plazo y los flujos de trabajo agentes. Las empresas afirman que el modelo está diseñado para mantener un proyecto de software completo en contexto mientras se ejecuta en el sistema GB300 NVL72 de NVIDIA para una inferencia de mayor rendimiento de capacidad.
Evidencia y contexto
Según el anuncio de Meta en 2026-10-15, Muse Spark Open es un modelo de peso abierto, optimizado para codificación, mezclado de expertos, con 816 mil millones de parámetros en total y alrededor de 42 mil millones de parámetros activos por token. Meta afirma que el modelo utiliza una ventana de contexto de 1,048,576 tokens y está orientado a la codificación agentica, el razonamiento en varios pasos y la ingeniería de software compleja. El blog técnico de NVIDIA 2026-10-15 dice que el modelo fue entrenado sobre GB300 NVL72 infraestructura Blackwell Ultra y está optimizado para flujos de trabajo de codificación agente.
La ventana de contexto es central en la propuesta: Meta dice que puede almacenar un proyecto completo, incluyendo dependencias, código heredado y miles de archivos, sin descomponer una tarea en partes. NVIDIA añade que el diseño escaso del MoE enruta cada token a ocho de 256 expertos, por lo que el ancho de banda de interconexión es importante para el rendimiento realizado. NVIDIA dice que el GB300 NVL72 combina 72 GPUs Blackwell Ultra en un único dominio NVLink a escala de rack con 130 TB/s de ancho de banda de comunicación.
Meta también afirma que Muse Spark Open es multimodal nativo, gestionando texto, imágenes, audio y vídeo en uno pasada. La compañía dice que el codificador de percepción 1.8B del modelo procesa entradas entrelazadas sin pipelines de modalidad separadas. El blog de NVIDIA lo presenta como útil para flujos de trabajo que mezclan capturas de pantalla, diagramas, registros de errores y grabaciones de pantalla durante la depuración o revisión de código.
NVIDIA afirma que el modelo utiliza NVFP4 puntos de control optimizados para Blackwell Ultra, reduciendo la huella de memoria y soportando una caché KV mayor para sesiones concurrentes más largas. La documentación de Meta, citada en el fondo proporcionado, indica que el punto de control BF16 es de unos 1.65 TB y el de NVFP4 unos 537 GB, antes de la sobrecarga de inferencia y la caché KV. Estas cifras subrayan que la activación escasa reduce el cálculo por token, pero no elimina la necesidad de cargar pesos de modelo muy grandes.
En cuanto al rendimiento, NVIDIA afirma que Muse Spark Open ejecuta cargas de trabajo agentes en GB300 NVL72 puede entregar hasta 50,000 tokens por segundo por GPU y hasta 600 tokens por segundo por usuario. La compañía también afirma que las opciones de despliegue incluyen SGLang, vLLM y TensorRT LLM, con recetas de NVIDIA Dynamo que separan el prellenado del decodificador y utilizan enrutamiento compatible con la caché KV. Los términos de licencia de Meta, como se indica en el contexto proporcionado, son limitados y no deben tratarse como licencias de código abierto sin restricciones.
Un elemento aparte en el contexto proporcionado dice que Meta introdujo Muse Spark 1.3 en 2026-09-02 con mejoras en el rendimiento agente y de codificación. Las versiones de octubre 15 se basan en ese trabajo, pero el material proporcionado no establece comparaciones independientes con modelos rivales más allá de las afirmaciones de los proveedores.