¿Qué es Muse Spark Open?
Muse Spark Open es un modelo de pesos abiertos de Meta Superintelligence Labs, publicado el 15 de octubre de 2026. Es la versión abierta de Muse Spark y, según Meta, comparte modelo base con Muse Spark 1.3, con post-entrenamiento de seguridad adicional para que aguante sin los filtros alojados de Meta. Es un modelo mixture-of-experts disperso con 816.000 millones de parámetros, 42.000 millones activos por token, y un contexto de 1.048.576 tokens. Lee texto, imágenes, vídeo y audio y escribe texto.
Los pesos se ofrecen en BF16 (unos 1,65 TB) y NVFP4 (unos 537 GB) desde un repositorio de Hugging Face con acceso restringido, y a través de Amazon SageMaker AI, Google Cloud Model Garden y Microsoft Foundry. Meta no lo sirve en su propia Model API. Entre los endpoints alojados están Baseten, Fireworks, Together, Nebius y Modal, todos en OpenRouter a $1,25 de entrada y $4,25 de salida por millón de tokens.
Se publica bajo la Muse Model License, no bajo una licencia de código abierto. El uso es gratuito, pero los productos deben mostrar «Built with Muse Spark Open», y las empresas que venden acceso al modelo como servicio con más de 20 millones de dólares de ingresos anuales necesitan un acuerdo aparte con Meta.
¿Cuánto cuesta Muse Spark Open?
| Plan | Precio | Qué incluye |
|---|---|---|
| Weights | Free | Muse Model License |
| OpenRouter | $1.25 in / $4.25 out per 1M tokens | $0,15 en caché |
Pesos gratuitos bajo la Muse Model License (atribución obligatoria; umbral de 20M de dólares de ingresos para el modelo como servicio). Alojado en OpenRouter a $1,25 de entrada, $0,15 en caché y $4,25 de salida por 1M de tokens.
¿Merece la pena Muse Spark Open?
Muse Spark Open es el modelo de pesos abiertos más potente de un laboratorio estadounidense según los datos disponibles, y aun así no es el modelo abierto más potente. Artificial Analysis le da 39 en su Intelligence Index, frente a 45 de GLM 5.3 y 44 de Kimi K3 en la misma escala, según recoge la propia ficha del modelo de Meta. Donde lidera es en el trabajo de agentes: 89,2 en MCP-Atlas frente a 82,3 de Kimi K3, y 61,8 en JobBench frente a 54,3. En Terminal-Bench 2.1 queda por detrás de ambos, 76,4 frente a 83,9 y 85,0.
La tabla de seguridad es lo que lo distingue. En la prueba adaptativa de jailbreak StrongREJECT v2, Meta declara 0,5 frente a puntuaciones de 62,9 a 86,4 para los demás modelos abiertos que probó, y en sus conjuntos de jailbreak de ciberseguridad se negó en el 99,2 % y el 94,8 % de los casos, donde Kimi K3 se negó en el 75,5 % y el 70,2 %. Son cifras de Meta, y la ficha advierte de que no debe suponerse que sobrevivan al fine-tuning. Para un comprador regulado que elige un modelo abierto para uso interno, siguen siendo las cifras más relevantes de la página.
El alojamiento es donde la economía flaquea. Todos los endpoints de OpenRouter cobran $1,25 y $4,25 por millón de tokens, exactamente el precio del Muse Spark 1.3 cerrado, y Artificial Analysis lo califica de especialmente caro frente a modelos abiertos similares, cuya mediana de clase es de $0,43 y $1,59. GLM 5.3 puntúa más alto en ese índice a $1,40 y $4,40 en Z.ai. Los pesos abiertos importan para el control de los datos, no por el precio.
Alojarlo por cuenta propia es un trabajo de centro de datos. La versión oficial más pequeña de Meta, NVFP4, ocupa unos 537 GB de pesos y pide un nodo Blackwell de cuatro GPU, y la ficha del modelo aconseja al menos 700 GB de VRAM una vez contada la memoria de caché. La opción de escritorio más llamativa son dos Mac Studio de 512 GB con MLX. La licencia es permisiva para la mayoría de los usuarios, sin tope de usuarios ni reclamación sobre los resultados, pero la descarga restringida pide nombre legal, fecha de nacimiento y organización, y cada producto construido sobre él debe llevar la línea de atribución de Meta.
Dónde se gana su sitio
Un equipo de infraestructura en un banco con un clúster Blackwell en sus instalaciones
Ejecutar un modelo interno de programación y agentes en el que ningún prompt salga del edificio
La versión NVFP4 cabe en un solo nodo Blackwell de cuatro GPU, y cada prompt y cada respuesta se quedan dentro de la red del banco. El uso interno queda fuera de la cláusula de 20M de dólares para el modelo como servicio de la licencia, y los resultados de jailbreak de Meta son los mejores de los modelos abiertos que probó.
Una product manager en una empresa SaaS mediana
Lanzar una función de agentes sobre pesos abiertos para no quedar atada a una sola API
Empezar en cualquier endpoint de OpenRouter a $1,25/$4,25 por millón de tokens y pasar más adelante al alojamiento propio sin cambiar de modelo. El producto debe mostrar «Built with Muse Spark Open» en algún lugar de su interfaz, documentación o ajustes.
Un ingeniero de ML en una startup de IA vertical
Ajustar un modelo de escala frontera con flujos de trabajo propios
Meta admite SFT y aprendizaje por refuerzo mediante PyTorch y TorchTitan y permite a los licenciatarios destilar y redistribuir derivados. Entrenar con 816B parámetros exige un clúster de varios nodos, y los resultados de seguridad de Meta no se trasladan a los modelos modificados.
Antes de decidirte
- Puesta en marcha
- Solicita acceso en Hugging Face (nombre legal, fecha de nacimiento, organización) y sírvelo con SGLang o vLLM; o llama a un endpoint alojado en OpenRouter, Together, Fireworks, Baseten, Nebius o Modal.
- Integraciones
- SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, Transformers, llama.cpp, MLX y Unsloth; catálogos de SageMaker AI, Google Cloud Model Garden y Microsoft Foundry. El esfuerzo de razonamiento es low, medium, high o xhigh, con xhigh por defecto.
- Datos y privacidad
- Muse Model License: uso, modificación, destilación y redistribución gratuitos; atribución obligatoria en cada producto; los proveedores de modelo como servicio con más de 20M de dólares de ingresos anuales necesitan un acuerdo aparte. Meta no reclama la propiedad de los resultados. Alojado por cuenta propia, nada sale de tu infraestructura.
- Coste a escala
- Por cuenta propia: NVFP4 (unos 537 GB) en un nodo Blackwell de cuatro GPU, BF16 (unos 1,65 TB) en ocho B300, o dos Mac Studio M5 Ultra de 512 GB. Alojado, un millón de respuestas de soporte al mes con 3.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta unos $5.875 a las tarifas de OpenRouter.
- Límites
- Contexto de 1.048.576 tokens, aunque un endpoint de OpenRouter lo limita a 1M y los topes de salida varían según el proveedor; no disponible con el enrutamiento dentro de la UE de OpenRouter. Los benchmarks de Meta no están verificados de forma independiente, y la ficha señala un manejo flojo del vídeo muy corto o de baja resolución.
Lo bueno
- MoE de 816B con 42B activos y contexto de 1M de tokens, con pesos abiertos
- 89,2 en MCP-Atlas, por delante de Kimi K3, GLM 5.3 y Qwen3.8 en la tabla de Meta
- 0,5 en StrongREJECT v2 frente a 62,9 a 86,4 de los modelos abiertos rivales, según Meta
- Versión oficial NVFP4; soporte en SGLang, vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp y MLX desde el lanzamiento
Lo malo
- Índice de Artificial Analysis de 39, por detrás de GLM 5.3 (45) y Kimi K3 (44)
- El precio alojado iguala al del Muse Spark 1.3 cerrado, muy por encima de las medianas de los modelos abiertos
- Licencia propia: atribución obligatoria y un umbral de 20M de dólares para el modelo como servicio
- La descarga restringida pide nombre legal, fecha de nacimiento y organización
Ideal para
Organizaciones que necesitan un modelo de agentes capaz en su propio hardware, con un comportamiento de rechazo más firme que otros modelos abiertos, y pueden convivir con la cláusula de atribución de Meta.
Alternativas a Muse Spark Open
Muse Spark Open: preguntas frecuentes
- ¿Merece la pena Muse Spark Open?
- Un modelo de agentes de pesos abiertos serio y con resultados de seguridad inusualmente buenos, lastrado por precios alojados iguales a los del Spark cerrado y una licencia que te pide la fecha de nacimiento. Le damos un 4.0 sobre 5.
- ¿Cuánto cuesta Muse Spark Open?
- Pesos gratuitos bajo la Muse Model License (atribución obligatoria; umbral de 20M de dólares de ingresos para el modelo como servicio). Alojado en OpenRouter a $1,25 de entrada, $0,15 en caché y $4,25 de salida por 1M de tokens.
- ¿Qué inconvenientes tiene Muse Spark Open?
- Índice de Artificial Analysis de 39, por detrás de GLM 5.3 (45) y Kimi K3 (44); el precio alojado iguala al del Muse Spark 1.3 cerrado, muy por encima de las medianas de los modelos abiertos; licencia propia: atribución obligatoria y un umbral de 20M de dólares para el modelo como servicio; la descarga restringida pide nombre legal, fecha de nacimiento y organización.
- ¿Para quién es Muse Spark Open?
- Organizaciones que necesitan un modelo de agentes capaz en su propio hardware, con un comportamiento de rechazo más firme que otros modelos abiertos, y pueden convivir con la cláusula de atribución de Meta.
- ¿Cuánto cuesta Muse Spark Open para un equipo o en producción?
- Por cuenta propia: NVFP4 (unos 537 GB) en un nodo Blackwell de cuatro GPU, BF16 (unos 1,65 TB) en ocho B300, o dos Mac Studio M5 Ultra de 512 GB. Alojado, un millón de respuestas de soporte al mes con 3.000 tokens de entrada y 500 de salida cuesta unos $5.875 a las tarifas de OpenRouter.
- ¿Es Muse Spark Open seguro para los datos de la empresa?
- Muse Model License: uso, modificación, destilación y redistribución gratuitos; atribución obligatoria en cada producto; los proveedores de modelo como servicio con más de 20M de dólares de ingresos anuales necesitan un acuerdo aparte. Meta no reclama la propiedad de los resultados. Alojado por cuenta propia, nada sale de tu infraestructura.
- ¿Cuáles son las mejores alternativas a Muse Spark Open?
- Las alternativas más cercanas que hemos analizado son GLM-5.3, Kimi K3, Muse Spark 1.3 y Muse Glimmer.
Respuestas comprobadas el 23 oct 2026.