O que é o Muse Spark, novo modelo de IA da Meta
Modelo do Meta Superintelligence Labs virou base da Meta AI em abril, com contexto de 1 milhão de tokens na versão 1.2 e integração em WhatsApp, Instagram e óculos Ray-Ban Meta.
Por Marina Sato · Repórter de IA
O modelo
Um milhão de tokens de contexto. É isso que a versão mais recente do Muse Spark, o Muse Spark 1.2, oferece para tarefas de código — o suficiente para processar um projeto de software inteiro numa única conversa. O modelo é a base da Meta AI desde abril, quando foi lançado pelo Meta Superintelligence Labs (MSL), laboratório criado pela Meta para concentrar seus esforços em inteligência artificial avançada.
O que ele faz
Foto: reprodução/about.fb.com
O Muse Spark é multimodal: processa texto, imagem e, em alguns produtos, percepção visual em tempo real pela câmera do celular ou dos óculos Ray-Ban Meta e Oakley Meta. Tem um “Modo de Pensamento”, que distribui a tarefa entre subagentes paralelos antes de responder, e mantém conversas com interrupções e troca de idioma no meio da fala. Está disponível no WhatsApp, no Instagram, no Messenger, no Threads e no aplicativo Meta AI.
Os números que a Meta divulgou
Em benchmarks publicados pela própria empresa, o modelo marcou 58% no Humanity's Last Exam e 38% no FrontierScience Research — testes usados para medir raciocínio em nível avançado. A Meta também diz que o modelo é mais de uma ordem de grandeza mais eficiente em compute do que o antecessor, o Llama 4 Maverick, e afirma ter trabalhado com mais de mil médicos para melhorar o raciocínio do modelo em saúde.
Como chegou até aqui
O Muse Spark passou por duas atualizações desde o lançamento: a versão 1.1, em julho, e a 1.2, com pesos abertos, no início de agosto — essa última acompanhada do agente de código Muse Code, concorrente direto de ferramentas da OpenAI e da Anthropic.
O que falta responder
A Meta não publicou comparação direta do Muse Spark com os modelos rivais mais recentes de OpenAI e Anthropic nos mesmos benchmarks, nem detalhou o custo de rodar o modelo em escala. Também não fica claro, nos materiais oficiais, quais dados de usuários brasileiros dos aplicativos da empresa entram no treinamento ou ajuste do sistema.