Meta retoma a liderança dos modelos americanos de pesos abertos com o Muse Spark Open, que a newsletter Interconnects apresenta como o modelo deste tipo mais performante fabricado nos Estados Unidos, com uma margem bastante clara. Segundo o autor, sem este modelo e o Beam, o primeiro modelo de Reflection, mais de vinte modelos de pesos abertos concebidos por empresas chinesas superariam os melhores modelos ocidentais.
A Mistral anunciou por sua vez o Mistral Large 4, que obtém uma pontuação de 38, mas os seus pesos ainda não foram publicados. Segundo rumores, outros modelos americanos de pesos abertos estariam em preparação. O autor estima que a diferença entre os melhores modelos americanos e chineses foi reduzida aproximadamente para metade.
Um modelo com 816 mil milhões de parâmetros
O Muse Spark Open conta com 816B parâmetros no total, dos quais 42B estão ativos, e dispõe de uma janela de contexto de 1M tokens, ou seja, a quantidade de texto que pode processar de uma só vez. De acordo com a ficha publicada no Hugging Face, foi concebido para código e tarefas agentivas, que consistem em encadear ações de forma autónoma, e é multimodal de forma nativa. A ficha especifica ainda que esta versão recebeu um pós-treinamento de segurança adicional e que deve ser implementada com salvaguardas adaptadas a cada utilização.
Segundo o autor, o seu desempenho situa-se acima do GLM 5.2, perto do DeepSeek V4.1 Flash e atrás do GLM 5.3 e do Kimi K3, cujas versões saíram respetivamente a 18 de agosto e 16 de julho. Alguns observadores recearam que este modelo tivesse sido « quebrado » por este treino de segurança, após o lançamento do Muse Spark 1.3. O autor considera mais provável que se trate de uma versão segura do Muse Spark 1.2, que apenas faria perder um ponto no Artificial Analysis Intelligence Index. Aliás, Alex Wang tinha indicado, por ocasião do lançamento do Muse Glimmer, um modelo agentivo de 30B, que a versão 1.2 seria publicada em pesos abertos.
Uma licença considerada restritiva
Segundo o autor, a licença específica do Muse Spark Open poderá ser o principal entrave à sua adoção. Impõe a exibição da menção « Built with Muse » nos produtos que o utilizam, e as empresas que realizam mais de 20 milhões de dólares de volume de negócios mensal no conjunto da sua atividade têm de obter uma licença separada junto da Meta. Impõe também a aceitação de uma política de utilização aceitável, o que, para o autor, afasta fortemente este modelo do software livre.
Estas condições aplicam-se também às saídas do modelo e aos seus derivados, o que deixa pairar uma incerteza jurídica sobre a utilização de dados sintéticos. A licença autoriza, no entanto, a investigação interna e as aplicações internas. O autor nota que este texto não foi testado nos tribunais e que muitos atores poderão ignorá-lo, sendo provável que a Meta apenas processe as violações flagrantes. Considera, no entanto, que uma licença complexa representa um risco estratégico desnecessário para laboratórios que procuram recuperar adoção.
Uma relação de forças em evolução
Alguns dias antes do Muse Spark Open, a Meta tinha revelado os seus modelos fechados Muse Wonder e Muse Wonder Full, que, nos benchmarks tradicionais, apenas são ultrapassados pelo Opus 5.5 da Anthropic e situam-se a um nível próximo do GPT-6-Astra da OpenAI ou do Gemini-4-Argon da Google. Estes anúncios ocorrem pouco mais de um ano após a viragem da Meta para a IA, marcada pela mensagem « Personal Superintelligence » do seu CEO, Mark Zuckerberg.
Na sua classificação, o autor coloca a Anthropic à frente da OpenAI, depois a Meta e a Gemini em igualdade, antes da xAI e dos modelos chineses de pesos abertos, estes próprios à frente dos modelos americanos de pesos abertos. Estima que a Microsoft poderá juntar-se aos principais atores se começar a publicar modelos. A Meta está avaliada em menos de 2 000 mil milhões de dólares, e a Anthropic aproxima-se de uma introdução em bolsa a um nível comparável, segundo o autor, que se pergunta qual será a avaliação pública da Anthropic em novembro de 2027, e depois em 2028.
