Meta presentó Muse Spark Open, una IA de pesos abiertos para Mac que tiene 816.000 millones de parámetros y exige 1 TB de RAM.
Muse Wonder: cómo es la nueva IA de Meta que busca recordar información durante meses
Con 816.000 millones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens, está preparado para abordar tareas complejas de programación y flujos de trabajo que utilizan agentes de inteligencia artificial.
Aunque Muse Spark Open está diseñado para funcionar localmente en computadoras Mac, sus requisitos de hardware son elevados. Según Engadget, se necesita al menos 1 TB de memoria RAM para ejecutarlo de forma local.
Meta presentó Muse Spark Open, un modelo de inteligencia artificial de pesos abiertos diseñado para computadoras Mac, con 816.000 millones de parámetros y una ventana de contexto de un millón de tokens.
El modelo está orientado a tareas complejas de programación y automatización. Sin embargo, ejecutarlo de manera local requiere al menos 1 TB de memoria RAM.
Muse Spark Open es un modelo multimodal de pesos abiertos que Meta presenta como uno de los más capaces de Estados Unidos. La compañía difundió resultados de evaluaciones que, según sostiene, muestran un rendimiento superior al de otros modelos populares de esta categoría.
El modelo funcionaría mejor en una Mac Studio equipada con el chip M5 Ultra. Este requisito limita su uso a equipos con una capacidad de memoria considerable.
Meta integró Muse Spark Open con Muse Code, su terminal de programación basada en inteligencia artificial, y lo utilizó en distintos flujos de trabajo automatizados.
Entre las pruebas mencionadas por la compañía se encuentra la resolución de problemas en un cliente de Mastodon. El trabajo incluyó correcciones de errores, nuevas funciones y la compilación completa del proyecto.
Meta también utilizó el modelo con DaVinci Resolve, el software de edición de video. Según la empresa, la inteligencia artificial pudo revisar y recortar material audiovisual.
Los modelos de pesos abiertos ofrecen alternativas frente a las soluciones cerradas y propietarias. Entre sus ventajas potenciales se encuentran una mayor eficiencia de costos, además de más transparencia y flexibilidad.
Meta ya ofrece Muse Spark Open a través de distintas plataformas de API. Esto permite acceder al modelo mediante servicios que ofrecen interfaces para integrarlo con otras aplicaciones y flujos de trabajo.
