Meta y Apple, dos empresas enfrentadas durante años, han colaborado en Muse Spark Open, un modelo de pesos abiertos pensado para programar y para tareas de agente. Meta es la dueña del modelo y Apple ha aportado su equipo de hardware para que funcione con eficiencia en el Mac Studio con chip M5 Ultra. El modelo tiene 42 000 millones de parámetros activos, admite un millón de tokens de contexto y es multimodal. Los pesos se pueden descargar ya desde Hugging Face con la licencia Muse Model. Eso sí, ejecutarlo en casa exige dos Mac Studio, y el precio de partida de cada uno supera los 5000 dólares. La versión con 512 GB de memoria, la que realmente se necesita, ni siquiera se vende todavía. Analizamos qué ofrece este modelo, cuánto cuesta moverlo y por qué la alianza importa más allá de las cifras.

Un modelo grande para el escritorio

Muse Spark Open pertenece a la categoría de modelos de pesos abiertos. Esto permite a los desarrolladores estudiar cómo funciona y adaptarlo a sus necesidades. Según la información que recoge cnet.com Meta lo presenta como un modelo capaz en tareas de agente y de programación. Va dirigido, sobre todo, a ingenieros y a equipos de desarrollo.

Según Meta el modelo suma 816 000 millones de parámetros en total, pero solo activa 42 000 millones en cada paso. Es algo más del 5 % del conjunto. Esa estructura de mezcla de expertos reduce el coste de cada respuesta frente a un modelo denso de tamaño similar. Además, la ventana de contexto llega al millón de tokens, lo que permite trabajar con repositorios de código enteros o con documentos muy largos.

Los números del hardware

Aquí aparece la parte difícil. Cada Mac Studio con M5 Ultra puede ofrecer hasta 512 GB de memoria unificada a su GPU. Dos máquinas suman unos 1024 GB. Una versión comprimida a 4 bits ocupa unos 493 GB antes de reservar espacio para el contexto, de modo que no cabe en una sola unidad. Por eso hacen falta al menos dos.

Los equipos se conectan por Thunderbolt 5 y reparten el trabajo mediante MLX, el entorno de aprendizaje automático de Apple. Cada máquina ofrece un ancho de banda de memoria de 1,2 TB/s, un dato clave para generar texto con rapidez. Hagamos una cuenta aproximada, que es nuestra y no un dato oficial. Con 42 000 millones de parámetros activos y 4 bits por parámetro, cada token exige leer unos 21 GB. A 1,2 TB/s, el techo teórico queda en unos 57 tokens por segundo en un solo canal. En la práctica será menos, porque el reparto entre equipos añade latencia.

El precio es el otro límite. CNET indica que el Mac Studio con M5 Ultra parte de 5499 dólares con 96 GB de memoria y 1 TB de almacenamiento. Pasar a 256 GB suma 4000 dólares, así que cada unidad rondaría los 9500. Cuatro máquinas de 256 GB costarían unos 38 000 dólares. La opción de 512 GB todavía no está a la venta y costará bastante más. Quien quiera la configuración recomendada debe prever un presupuesto de varios miles de euros por equipo, y necesita dos.

Por qué la IA en local importa

Ejecutar un modelo en un equipo propio evita depender de un servicio en la nube. La contrapartida es una puesta en marcha más laboriosa que abrir una aplicación de chat. A cambio, una empresa o un estudio puede configurar el sistema para que los datos no salgan de sus instalaciones. Eso resulta decisivo con código propietario, historiales médicos o documentos legales.

También hay un argumento económico. CNET apunta que, según la escala del uso y el equipo elegido, esta vía puede salir más barata a largo plazo que pagar una suscripción mensual de forma indefinida. La cuenta depende mucho del volumen de trabajo. Un equipo pequeño que consulta el modelo unas pocas veces al día no amortizará una inversión de más de 11 000 dólares. Una empresa que lo use de forma continua, sí podría hacerlo.

Dos estrategias, un mismo objetivo

Pocas veces dos empresas han recorrido caminos tan distintos. Meta se lanzó pronto a desarrollar IA y gastó miles de millones de dólares en ello. Apple fue más cauta y centró su esfuerzo en el hardware. Además, sus modelos de negocio chocan de frente. Apple defiende desde hace décadas la privacidad, mientras que la publicidad dirigida de Meta depende de recopilar datos de los usuarios. En 2022, la opción de Apple para rechazar el seguimiento entre aplicaciones costó a Meta unos 10 000 millones de dólares, según recuerda CNET.

Por eso sorprende la colaboración. Alexandr Wang, director de IA de Meta, la celebró en declaraciones a Axios con un tono bastante desenfadado. Mark Zuckerberg fue más diplomático en sus mensajes. John Ternus, el nuevo consejero delegado de Apple, destacó el motivo del acuerdo: la IA que se ejecuta en el propio dispositivo. Cada compañía sigue su camino. Meta apuesta por modelos abiertos y Apple por el equipo capaz de ejecutarlos.

Licencia y rendimiento: matices

Por lo que parece la licencia Muse Model permite el uso gratuito a muchos desarrolladores, pero con condiciones comerciales limitadas. Quien integre el modelo, o uno derivado, debe mostrar en la interfaz del producto la leyenda «Built with Muse Spark Open». No es una licencia libre en el sentido clásico.

El rendimiento tampoco es unívoco. Meta afirma que supera a GLM 5.3 y a Kimi K3 en tareas de agente y de razonamiento visual. Sin embargo, la misma publicación cita 76,4 puntos para Muse Spark Open en Terminal-Bench 2.1, frente a 85,0 de Kimi K3 y 83,9 de GLM 5.3. La ventaja depende, por tanto, de la prueba. Las cifras proceden de la propia empresa y falta la evaluación completa, así que lo prudente es esperar a pruebas independientes.

Reflexiones adicionales

Apple lleva tiempo ganando terreno en IA a través de su hardware, aunque sus propias herramientas de software sean modestas. A principios de 2026, muchos aficionados eligieron el Mac mini para ejecutar agentes como OpenClaw. El Mac Studio, lanzado en agosto, continúa esa línea con un equipo diseñado para cargas de cálculo intensivas. Muse Spark Open encaja bien en esa estrategia, porque da a Apple un caso de uso de primer nivel para su silicio.

Para nosotros, lo más interesante es la dirección que apunta. Hace poco, un modelo de más de 800 000 millones de parámetros pedía un centro de datos. Ahora cabe en dos cajas de sobremesa que funcionan con un enchufe normal. Todavía es una solución cara y reservada a perfiles profesionales. Aun así, la brecha entre la nube y el escritorio se estrecha. Quedan por ver los resultados en uso real, el comportamiento de la licencia con los primeros modelos derivados y el precio definitivo del Mac Studio de 512 GB.