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Meta lança modelo Muse Spark 1.1 e nova API
O novo modelo de raciocínio multimodal da Meta promete avanços em tarefas agênticas, uso de ferramentas e codificação. A empresa também disponibilizou uma API em prévia pública para desenvolvedores.
A Meta apresentou nesta quinta-feira (9) o Muse Spark 1.1, modelo de raciocínio multimodal desenvolvido pelo Meta Superintelligence Labs. A versão é um upgrade significativo do Muse Spark original, com ganhos em uso de ferramentas, navegação em interfaces de computador, codificação e compreensão multimodal. O modelo já está disponível no modo "Thinking" do aplicativo Meta AI e no site meta.ai, e os desenvolvedores podem acessá-lo por meio da nova Meta Model API, agora em prévia pública.
O lançamento faz parte da estratégia da Meta de construir o que a empresa chama de "superinteligência pessoal" — modelos que ajudam os usuários a perseguir objetivos, criar conteúdo, aprofundar relacionamentos e agir sobre o que consideram valioso. Para o mercado brasileiro, a chegada de uma API pública significa que startups e empresas locais poderão incorporar capacidades avançadas de agentes de IA sem depender exclusivamente de provedores estrangeiros, reduzindo barreiras de entrada e custos de integração.
Entre as principais melhorias, o Muse Spark 1.1 se destaca em tarefas que exigem planejamento e orquestração entre múltiplos aplicativos e serviços. O modelo consegue gerenciar ativamente uma janela de contexto de 1 milhão de tokens, compactando informações e recuperando dados de etapas anteriores. Em uso de computador, ele entende quando automatizar tarefas via scripts ou quando interagir diretamente com a interface, como demonstrado em um cenário de organização de jantar em que o modelo percebeu mudanças de contexto e ajustou o pedido sem intervenção humana. Na codificação, o modelo mostra ganhos substanciais em diagnósticos de bugs, implementação de funcionalidades e migrações de código, sendo usado internamente pela Meta para acelerar o desenvolvimento.
A Meta afirma ter realizado avaliações de segurança seguindo seu Advanced AI Scaling Framework, que cobre riscos nas categorias química e biológica, cibersegurança e perda de controle. Os resultados indicam que o Muse Spark 1.1 opera dentro de margens seguras, com resistência a jailbreaks e ataques indiretos. Parceiros como o CEO da Replit, Amjad Masad, destacaram a combinação de contexto longo, suporte multimodal e capacidade de chamada paralela de ferramentas em um pacote compatível com OpenAI. A empresa sinaliza que já há modelos ainda mais capazes em treinamento e promete novidades em breve.