O Muse Spark Open da Meta chega ao GB300 NVL72 NVIDIA para codificação agential

O lançamento do Muse Spark Open pela Meta e os detalhes de implantação da NVIDIA marcam um impulso para tornar modelos grandes e multimodais mais práticos para codificação de longo prazo e fluxos de trabalho agentes. As empresas afirmam que o modelo foi projetado para manter um projeto de software inteiro em contexto enquanto roda no sistema GB300 NVL72 da NVIDIA para inferência de maior rendimento.

Evidências e contexto

De acordo com o anúncio da Meta no 2026-10-15, o Muse Spark Open é um modelo de peso aberto, otimizado para codificação, misturado de especialistas, com 816 bilhões de parâmetros totais e cerca de 42 bilhão de parâmetros ativos por token. A Meta afirma que o modelo usa uma janela de contexto de 1,048,576-token e é voltado para codificação agente, raciocínio em múltiplas etapas e engenharia de software complexa. O blog técnico 2026-10-15 da NVIDIA diz que o modelo foi treinado com GB300 NVL72 infraestrutura Blackwell Ultra e é ajustado para fluxos de trabalho de codificação agente.

A janela de contexto é central para a proposta: Meta diz que pode armazenar um projeto inteiro, incluindo dependências, código legado e milhares de arquivos, sem quebrar uma tarefa em pedaços. A NVIDIA acrescenta que o design esparso do MoE direciona cada token para oito de especialistas em 256, então a largura de banda de interconexão importa para a taxa de transferência alcançada. A NVIDIA afirma que a GB300 NVL72 combina 72 GPUs Blackwell Ultra em um único domínio NVLink em rack com 130 TB/s de largura de banda de comunicação.

A Meta também afirma que o Muse Spark Open é nativamente multimodal, lidando com texto, imagens, áudio e vídeo em um passagem. A empresa afirma que o codificador de percepção 1.8B do modelo processa entradas intercaladas sem pipelines de modalidade separados. O blog da NVIDIA apresenta isso como útil para fluxos de trabalho que misturam capturas de tela, diagramas, registros de erros e gravações de tela durante depuração ou revisão de código.

A NVIDIA afirma que o modelo utiliza NVFP4 checkpoints otimizados para Blackwell Ultra, reduzindo a pegada de memória e suportando cache KV maior para sessões concorrentes mais longas. A documentação da Meta, citada no background fornecido, diz que o checkpoint BF16 tem cerca de 1.65 TB e o ponto de controle NVFP4 cerca de 537 GB, antes da overhead de inferência e do cache KV. Esses números ressaltam que a ativação esparsa reduz o cálculo por token, mas não elimina a necessidade de carregar pesos de modelo muito altos.

Sobre desempenho, a NVIDIA afirma que o Muse Spark Open roda cargas de trabalho agentes em GB300 NVL72 pode entregar até 50,000 tokens por segundo por GPU e até 600 tokens por segundo por usuário. A empresa também afirma que as opções de implantação incluem SGLang, vLLM e TensorRT LLM, com receitas NVIDIA Dynamo que separam prepreenchimento de decodificação e usam roteamento consciente do cache KV. Os termos de licenciamento da Meta, conforme mencionado no histórico fornecido, são limitados e não devem ser tratados como licenciamento open-source irrestrito.

Um item separado no contexto fornecido diz que a Meta introduziu o Muse Spark 1.3 em 2026-09-02 com desempenho agente e de codificação aprimorados. Os lançamentos de outubro 15 se baseiam nesse trabalho, mas o material fornecido não estabelece comparações independentes com modelos rivais além das alegações dos fornecedores.