Em 8 de abril, a Meta lançou o Muse Spark.
Este é o primeiro modelo de IA principal totalmente proprietário desenvolvido internamente na história da Meta, e também o primeiro resultado de peso após a empresa ter investido 14 bilhões de dólares para contratar Alexandr Wang e fundar o Meta Superintelligence Labs.
Não é mais Llama
O Llama foi a bandeira da Meta por vários anos — código aberto, implantável localmente, amigável à pesquisa.
O Muse Spark seguiu outro caminho. Ele só pode ser usado no meta.ai e no aplicativo Meta AI; uma API privada ainda está em teste interno com poucos usuários. "Esperamos abrir o código de alguma versão no futuro" — essa frase, a comunidade de código aberto certamente percebeu o tom sutil.
Do Llama ao Muse Spark não é uma mudança acidental. No final de 2025, a Meta já havia revelado dois modelos proprietários com os codinomes Avocado e Mango. Agora o Muse Spark é o primeiro lançamento antes deles, e a direção é clara: a Meta quer competir de frente com OpenAI e Google na pista dos modelos fechados.
Tecnologia mais notável: Compressão de pensamento
O Muse Spark possui um modo chamado Contemplating, que equivale mais ou menos ao modo Thinking da OpenAI — permitindo que o modelo pense profundamente antes de responder.
Mas o interessante está no seu mecanismo interno de treinamento.
Os engenheiros da Meta aplicaram uma penalidade ao tempo de pensamento do modelo durante a fase de aprendizado por reforço — pensar demais resulta em perda de pontos. Inicialmente, a reação do modelo foi responder mais rápido (com queda na qualidade). Mas, com a continuação do treinamento, surgiu um ponto de virada: o modelo começou a aprender sozinho a comprimir o pensamento — usando menos tokens, mas mantendo a mesma precisão.
A Meta chama isso de thought compression (compressão de pensamento).
O resultado? Eles afirmam que a quantidade de computação necessária para o Muse Spark atingir a mesma capacidade é menor em pelo menos uma ordem de grandeza em comparação com o modelo principal anterior, o Llama 4 Maverick.
Isso não é uma otimização pequena, é uma diferença de magnitude.
Como estão os benchmarks
No modo Contemplating:
- Humanity's Last Exam: 58% (esta prova é muito difícil; 58% é um número competitivo)
- FrontierScience Research: 38%
Comparado aos concorrentes da mesma época: consegue competir com o Gemini Deep Think e o GPT Pro, pelo menos nesses benchmarks.
Significado prático
O Muse Spark será inicialmente implementado para aprimorar os recursos de Meta AI no Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger e nos óculos Ray-Ban. A base de usuários da Meta é da ordem de bilhões; este modelo entra em operação como um teste em larga escala no mundo real.
Claro, disponível apenas nos EUA — essa restrição significa que usuários na China não terão acesso por enquanto, mas os dados dos testes serão divulgados em breve.
Com isso, a Meta está basicamente dizendo: Temos modelos bons o suficiente para não precisar mais da estratégia de código aberto para atrair o ecossistema de desenvolvedores.
Fontes de referência: Goodbye, Llama? Meta launches new proprietary AI model Muse Spark (VentureBeat); Meta debuts new AI model, attempting to catch Google, CocoLoop, OpenAI (CNBC); Introducing Muse Spark: Scaling Towards Personal Superintelligence (Meta AI Blog)