Historia
15 de oct de 2026
El gigantesco modelo Muse de Meta llega a los Mac, pero solo el hardware de gama alta puede ejecutarlo
Meta y Apple presentan Muse Spark Open como una alternativa local de pesos abiertos para trabajo serio de IA en Mac, mientras que las extraordinarias exigencias de memoria del modelo hacen que esa promesa sea práctica principalmente para compradores de hardware de élite.
La última incursión de Meta en la IA de pesos abiertos llegó con un objetivo inusualmente específico: el ecosistema Mac de Apple. El jueves, la empresa lanzó Muse Spark Open, un modelo de 816.000 millones de parámetros que describe como el modelo de pesos abiertos más capaz de Estados Unidos, diseñado para ejecutarse localmente en computadoras Apple.1
La propuesta es ambiciosa. Muse Spark Open tiene una ventana de contexto de un millón de tokens, maneja múltiples modalidades y está orientado a programación compleja y trabajo agéntico. Meta afirmó que combinó el sistema con su terminal Muse Code, utilizándolo para tareas que incluían correcciones y nuevas funciones para un cliente de Mastodon, además de probar su capacidad para revisar y recortar material de video en DaVinci Resolve.1
Pero la tensión central del lanzamiento está escrita en las especificaciones. El funcionamiento local requiere al menos 1 TB de RAM, según la cobertura del lanzamiento, y se espera que el modelo funcione mejor en un Mac Studio equipado con el chip M5 Ultra de Apple.1 Eso convierte un titular sobre IA funcionando en Mac en una propuesta para el extremo más caro de la gama Mac, no en un avance generalizado para equipos de escritorio.
El director ejecutivo de Meta, Mark Zuckerberg, presentó el lanzamiento como un producto directo de la colaboración entre las empresas, escribiendo que los pesos se publicarían de inmediato y que el modelo “funciona muy bien en los nuevos Mac Studio” gracias al trabajo con Apple y con el responsable de hardware John Ternus.
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Para Meta, el despliegue compatible con Apple refuerza el argumento a favor de los modelos de pesos abiertos: mayor flexibilidad, transparencia y costos potencialmente menores que los sistemas cerrados. Para los usuarios, sin embargo, la apertura no elimina el precio de entrada. Muse Spark Open ya está disponible a través de varias plataformas de API, pero su uso local más ambicioso sigue condicionado por una escala de memoria que pocos equipos de escritorio pueden ofrecer.1