Meta ha presentado su nuevo modelo en el campo de la inteligencia artificial, Muse Spark Open. La compañía posiciona al modelo como el sistema de inteligencia artificial de pesos abiertos más capaz que ha desarrollado hasta la fecha.
Los modelos de pesos abiertos ofrecen a los desarrolladores ventajas distintas frente a los modelos cerrados en términos de costes, transparencia y flexibilidad de adaptación. El nuevo modelo de Meta también ha sido diseñado específicamente para procesos de codificación complejos y flujos de trabajo de agentes basados en automatización.
Entre las especificaciones técnicas de Muse Spark Open se encuentran 816 mil millones de parámetros y una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Esta capacidad tiene como objetivo permitir que el modelo maneje textos largos, bases de código extensas y tareas de múltiples etapas dentro del mismo contexto.
El hecho de que el modelo haya sido diseñado para ejecutarse localmente en ordenadores Apple ha sido uno de los puntos destacados. Sin embargo, este uso requiere requisitos de hardware elevados: se indica que se necesita al menos 1 TB de RAM para ejecutar el modelo localmente. Se afirma que la experiencia más eficiente se obtendrá en dispositivos Mac Studio con chips M5 Ultra.
PRUEBAS DE CODIFICACIÓN Y EDICIÓN DE VÍDEO
Meta destacó a Muse Spark Open no solo por su capacidad técnica, sino también por sus ejemplos de aplicación. Se anunció que el modelo ha sido integrado en diversos flujos de trabajo de agentes junto con Muse Code, la terminal de codificación de inteligencia artificial de la compañía.
Según la información compartida, Muse Spark Open fue probado en tareas de codificación del mundo real, como la corrección de errores, la adición de nuevas funciones y la configuración en un cliente de Mastodon. También se informó que el modelo es capaz de realizar operaciones de edición de vídeo, como examinar y cortar imágenes en DaVinci Resolve.
Este paso de Meta es considerado como uno de los desarrollos que podría fortalecer la competencia para ejecutar modelos de inteligencia artificial a gran escala no solo en servicios en la nube, sino también en sistemas locales de alto rendimiento.
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