URGENTE: Apple e Meta se uniram. Ninguém esperava por isso

Autoria: Hyperautomation Labs · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: BREAKING: Apple and Meta Just Teamed Up. Nobody Saw This Coming · Canal: Hyperautomation Labs · 09:16 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Inferência e otimização de modelos, Mercados e economia, Modelos locais e open source

Resumo

A Meta lançou o Muse Spark Open, um modelo de 816 bilhões de parâmetros cujos pesos podem ser baixados e que, segundo o vídeo, pode rodar localmente em vários Mac Studios conectados. A colaboração com a Apple permite dividir o modelo entre os computadores, embora o custo do equipamento torne essa opção voltada principalmente a empresas. O modelo se destaca em uso de ferramentas, tarefas profissionais e resistência a jailbreaks, mas fica atrás de alguns concorrentes em programação e em medidas gerais de inteligência. Também é possível experimentar o modelo por serviços de hospedagem ou usar o Muse Glimmer, uma versão menor.

Pontos-chave

A Meta lançou os pesos do Muse Spark Open, modelo que, segundo o vídeo, tem 816 bilhões de parâmetros e ativa cerca de 42 bilhões por vez.
A parceria entre Meta e Apple permitiu testar o modelo em Mac Studios conectados, com partes do modelo distribuídas entre as máquinas.
O modelo aceita texto, imagens, vídeo e áudio e tem context window de um milhão de tokens.
O vídeo destaca resultados fortes em uso de ferramentas, tarefas profissionais, Humanity’s Last Exam e resistência a tentativas de jailbreak.
Em programação e no índice geral de inteligência, alguns modelos concorrentes, incluindo modelos chineses, obtêm resultados melhores.
Demonstrações mostraram o modelo corrigindo bugs e criando recursos em um aplicativo, além de editar vídeos no DaVinci Resolve.
A configuração de Mac Studio descrita custa dezenas de milhares de dólares, portanto não é uma opção acessível para a maioria dos usuários.
O vídeo cita serviços como OpenRouter, Together e Fireworks como alternativas para acessar o modelo por pagamento por uso.
O Muse Glimmer é apresentado como uma versão menor que pode rodar em computadores com cerca de 18 GB de memória.
A licença permite o uso gratuito para a maioria, com condições específicas para serviços de API de grande porte.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	A parceria inesperada entre Apple e Meta	O vídeo apresenta a demonstração do modelo em Mac Studios e explica o histórico de tensão entre as empresas e a mudança na estratégia de modelos abertos da Meta.
02:34	O que é o Muse Spark Open e como ele se sai	São descritos o tamanho, as modalidades e o foco em agents do modelo, além de seus resultados fortes e limitações em benchmarks.
05:09	Demonstrações locais e funcionamento com vários Macs	O vídeo mostra exemplos de programação e edição de vídeo e explica como dois ou mais Mac Studios podem dividir a execução do modelo.
07:13	Custos e maneiras de experimentar o modelo	O vídeo compara o alto custo dos Macs com alternativas de acesso hospedado e com o modelo menor Muse Glimmer, e encerra com a visão geral da parceria.

Citações

Dois Mac Studios, uma tela e um pequeno logo azul da Meta bem no meio. — 00:00

A cada palavra, ele ativa apenas os oito especialistas que melhor a entendem. — 03:05

É o melhor modelo feito nos Estados Unidos. Não é o melhor modelo aberto do mundo. — 04:39

Dois Mac Studios se comportam como um supercomputador com um terabyte de memória unificada. — 06:10

Duas empresas que não se suportavam encontraram algo que ambas querem: IA na sua mesa, não no servidor de outra pessoa. — 08:15

Conceitos e entidades

Muse Spark Open (modelo): Modelo de pesos abertos da Meta apresentado no vídeo como seu modelo mais forte disponível para execução local.
Muse Wonder (modelo): Modelo da família Muse que, segundo o vídeo, foi lançado antes do Muse Spark Open com acesso fechado.
Muse Glimmer (modelo): Modelo menor da família Muse que o vídeo descreve como capaz de rodar em um computador com cerca de 18 GB de memória.
Meta (empresa): Empresa que lançou os modelos Muse e publicou os pesos do Muse Spark Open.
Apple (empresa): Empresa cujos Mac Studios, em colaboração com a Meta, são apresentados como uma plataforma para executar o modelo localmente.
Mac Studio (ferramenta): Computador de mesa da Apple usado na demonstração para executar o modelo distribuído entre máquinas.
Thunderbolt 5 (ferramenta): Conexão por cabo que, segundo o vídeo, liga os Mac Studios para dividir o processamento do modelo.
Hugging Face (ferramenta): Plataforma onde o vídeo afirma que os pesos do Muse Spark Open estão disponíveis.
OpenRouter (ferramenta): Serviço citado como uma das opções para acessar o modelo hospedado mediante pagamento por uso.
DaVinci Resolve (ferramenta): Software de edição de vídeo que o modelo teria controlado em uma demonstração.
Alexander Wang (pessoa): Diretor de IA da Meta citado no vídeo ao falar da colaboração com a Apple.
John Ternus (pessoa): Executivo da Apple citado nas publicações sobre a colaboração com a Meta.
Daniel Gross (pessoa): Ex-executivo da Apple a quem Alexander Wang atribuiu ajuda para aproximar as equipes.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Apple e Meta, duas empresas que estão em guerra há 5 anos, acabaram de colocar uma IA com 816 bilhões de parâmetros sobre uma mesa. Não em um data center. Sobre uma mesa. Esta é a foto que Mark Zuckerberg publicou hoje. Dois Mac Studios, uma tela e um pequeno logo azul da Meta bem entre eles. Quase um milhão de pessoas já olharam para ela. Veja por que isso importa para você.

00:30 Agora, toda vez que você pergunta algo difícil a uma IA, suas palavras saem da sua casa. Elas viajam até um data center que você nunca verá, e você paga aluguel por cada pergunta. Esses dois Macs estão rodando o que a Meta chama de modelo open mais capaz já lançado por uma empresa americana, e nada sai da mesa. Até o fim deste vídeo, você vai saber o que a Meta acabou de lançar, por que a Apple, entre todas as empresas, ajudou, como dois Macs podem funcionar como um só computador e qual é a maneira mais barata

01:00 de usar isso hoje à noite. Mas, primeiro, você precisa saber por que esse aperto de mãos quase nunca aconteceu. Volte a 2021. A Apple lança uma atualização para o iPhone com uma pequena janela pop-up: “Pedir para o app não rastrear”. Milhões de pessoas tocaram nela, e aquele botão atingiu o motor do negócio da Meta: anúncios que seguem você pela internet. A Meta disse que a mudança custaria cerca de 10 bilhões de dólares em um único ano. Depois disso, as duas empresas mal se falaram em público. Nenhum lançamento conjunto, nenhum

01:32 palco compartilhado. Apenas anos de guerra fria entre duas das empresas mais valiosas da Terra. E há uma segunda reviravolta. Durante anos, a Meta foi a heroína da IA gratuita. Seus modelos Llama eram aqueles que qualquer pessoa podia baixar, executar e modificar. Então, em abril deste ano, a Meta lançou uma família totalmente nova chamada Muse, e os modelos grandes eram fechados. Você podia alugá-los pelos servidores da Meta, mas não podia baixá-los. A Meta lançou um pequeno modelo open em agosto, chamado Glimmer.

02:03 Mas, há 3 dias, a Meta lançou Muse Wonder, seu modelo mais poderoso até hoje. E esse também era fechado. Muita gente concluiu que a Meta tinha parado de disponibilizar sua melhor IA. Então, hoje, Zuckerberg publica isto: “Muse Spark Open, pesos disponíveis a partir de hoje, funciona muito bem nos novos Mac Studios. Obrigado pelo trabalho com John Ternus e a Apple.” John Ternus é o CEO da Apple. E, 44 minutos depois, ele respondeu: “Parabéns à equipe. É incrível rodar um modelo do calibre do Muse Spark Open e

02:34 dessa escala com tanta eficiência, direto da sua mesa. O Mac Studio continua ampliando os limites da IA no dispositivo.” O diretor de IA da Meta, Alexander Wang, disse ao Axios que as duas equipes vinham trabalhando juntas em segredo havia meses. Ele até atribuiu a um ex-executivo da Apple, Daniel Gross, o mérito de ter ajudado a aproximá-las. E o resumo dele sobre tudo isso? “Animado para ver Mamãe e Papai se dando bem de novo.” Nenhuma das empresas disse se este é o começo de algo maior, mas os pesos são reais.

03:05 Eles estão no Hugging Face agora mesmo. Então, o que é isso? Imagine um estádio com 256 especialistas nas arquibancadas. Toda vez que o modelo lê uma palavra, ele desperta apenas os oito especialistas que mais entendem daquela palavra. Todos os outros continuam dormindo. É assim que um modelo com 816 bilhões de parâmetros usa apenas cerca de 42 bilhões por vez. O conhecimento de um gigante com a velocidade de algo muito menor. Ele lê texto, imagens, vídeo e até áudio.

03:36 Ele consegue manter um milhão de tokens na memória de uma só vez. Isso dá cerca de sete romances longos ou uma base de código inteira. E a Meta o criou para uma tarefa acima de todas: agents. IA que não apenas responde, mas faz o trabalho usando ferramentas, etapa por etapa, durante horas, e corrige os próprios erros no caminho. Mas será que ele é realmente bom? Aqui está o placar da própria Meta, comparando-o aos melhores modelos open do mundo: Kimi K3 e GLM 5.3, da China, Qwen, Mistral, Nemotron, da Nvidia, e outros.

04:08 Primeiro, as vitórias. No uso de ferramentas reais, ele supera todos os modelos open deste gráfico. Em tarefas de trabalho reais, fica em primeiro lugar. No teste brutalmente difícil chamado Humanity’s Last Exam, sem ajuda da internet, fica novamente em primeiro lugar. E, em quebra-cabeças visuais complicados, está muito à frente. Agora, a parte que a Meta não colocou na manchete. Em programação, ele perde. No terminal, Kimi K3 o supera por quase nove pontos. Em bugs de software reais, fica atrás de Kimi e GLM.

04:39 E, no índice geral de inteligência, dois modelos chineses ainda estão acima dele. Então, dizer que é o modelo open americano mais capaz é uma afirmação cautelosa. É o melhor feito nos Estados Unidos. Não é o melhor modelo open do mundo. Mas este é o número que me surpreendeu. Em um teste que mede a facilidade com que um modelo pode ser enganado para fazer coisas prejudiciais, os outros modelos pontuaram entre 63 e 86. Quanto menor, melhor. Muse Spark Open pontuou 0,5.

05:09 De longe, é o mais difícil desses modelos de fazer jailbreak. Então, o que ele consegue realmente fazer sobre a mesa? A Meta deu a ele duas tarefas reais, sem usar a nuvem. Tarefa um: Ice Cubes, um app real para iPhone no GitHub, com cerca de 7.000 stars. Rodando dentro da ferramenta de programação da Meta, o modelo corrigiu bugs, adicionou novos recursos e criou um app inteiro, do começo ao fim, nos dois Macs. Tarefa dois: edição de vídeo. Ele controlou o DaVinci Resolve sozinho.

05:39 Ele analisou as imagens quadro a quadro, encontrou os melhores momentos e os recortou em clipes verticais, o que, sinceramente, é uma parte importante do meu trabalho. Agora, veja por que a Apple importa. Um PC comum mantém a IA em uma placa de vídeo, e até as grandes placas para jogos comportam apenas algumas dezenas de gigabytes. O novo chip M5 Ultra da Apple compartilha um enorme conjunto de memória, de até 512 gigabytes em um único Mac Studio. Mesmo reduzido, este modelo precisa de

06:10 cerca de 500 gigabytes. Grande demais para um único Mac. Então, Apple e Meta fizeram algo inteligente. Conectaram dois Macs com um cabo Thunderbolt 5, dividiram cada camada do modelo ao meio e colocaram uma metade em cada Mac. As duas metades trabalham ao mesmo tempo e, depois, trocam respostas pelo cabo. Nas palavras da Meta, dois Mac Studios funcionam como um supercomputador com um terabyte de memória unificada. Os próprios engenheiros da Apple mediram o desempenho. Com dois Macs, ele gera cerca de 25 tokens por segundo. Com quatro Macs, quase 37.

06:43 Isso é mais rápido do que você consegue ler. Agora, a má notícia. Um Mac Studio com M5 Ultra e 256 gigabytes custa a partir de US$ 10.799. E você precisaria de quatro deles. Isso passa de US$ 40.000. A versão com 512 gigabytes, que permitiria se virar com dois, ainda nem tem preço. A expectativa é que chegue no fim deste mês. Então, não, isso não está rodando no seu MacBook. Esta mesa é para empresas que já

07:13 gastam muito dinheiro com IA todo mês e prefeririam comprar a máquina uma vez, em vez de pagar aluguel para sempre. Se este vídeo foi útil, inscreva-se, porque é de graça. E, se quiser apoiar o trabalho, clique em “join” aqui ou no botão de apoiador no Facebook. Agora, a boa notícia. Você não precisa de nenhum Mac para experimentar. Opção número um: alugue. Já está disponível no OpenRouter, Together, Fireworks, Grok e outros, por cerca de US$ 1,25 por milhão de tokens de entrada. É o mesmo preço do modelo fechado Spark, da Meta.

07:44 Opção número dois: escolha um modelo pequeno. O irmãozinho open da Meta, Muse Glimmer, cabe em um computador comum com cerca de 18 GB de memória e foi baixado cerca de um milhão de vezes só no último mês. Opção número três: desenvolva com ele. A licença é gratuita para quase todo mundo. Basta mostrar “feito com Muse Spark Open” em algum lugar do seu app. Você só precisa entrar em contato com a Meta se vender o modelo como uma API e faturar mais de US$ 20 milhões por ano fazendo

08:15 isso. Então, aqui está o quadro geral. No último ano, os melhores modelos de IA open vieram da China. Hoje, uma empresa americana colocou um modelo sério no tabuleiro. E a Apple transformou o Mac no lugar onde você o executa. Duas empresas que não se suportavam encontraram algo que ambas querem: uma IA que fica na sua mesa, em vez de no servidor de outra pessoa. Agora, quero saber o que você escolheria. Se tivesse US$ 40.000, compraria os Macs e teria sua IA

08:45 para sempre ou alugaria por US$ 1,25 e ficaria com o dinheiro? A ou B? Me conte nos comentários. Falando sério, 90% de vocês que estão assistindo ainda não se inscreveram. No Facebook, o botão de inscrição é o botão de apoiador. É isso que mantém as luzes acesas por aqui. No YouTube, é de graça e diz ao algoritmo para recomendar mais vídeos meus para você. Inscreva-se para nos apoiar. Coloquei todos os números deste vídeo em uma página gratuita, o cartão de referência do Muse Spark Open,

09:16 o placar decodificado, a configuração do Mac, a tabela de preços e três maneiras de experimentar. Comente “terabyte” e eu envio para você. Se você está começando com Claude, meus guias para iniciantes estão na descrição. Acompanhe no Instagram e no Facebook para ver conteúdo curto sobre IA. E as análises aprofundadas ficam aqui no YouTube. Se Apple e Meta são amigas agora, os próximos meses vão ser uma loucura.

Transcrição original

[00:00] Apple and Meta two companies that have been at war for 5 years just put an 816 billion parameter AI on a desk. Not in a data center. On a desk. This is the photo Mark Zuckerberg posted today. Two Mac Studios, one screen, and a little blue Meta logo sitting right between them. Nearly a million people have already looked at it. Here’s why that matters to you.

[00:30] Right now, every time you ask an AI something hard, your words leave your house. They travel to a data center you’ll never see, and you pay rent on every single question. Those two Macs are running what Meta calls the most capable open model an American company has ever released, and nothing leaves the desk. By the end of this video, you’ll know what Meta just released, why Apple of all companies helped, how two Macs can act like one computer, and the cheapest

[01:00] way to use it tonight. But first, you need to know why this handshake almost never happened. Go back to 2021. Apple ships an iPhone update with one little pop-up. Ask app not to track. Millions of people tapped it, and that one button hit the engine of Meta’s business, which was ads that follow you around the internet. Meta said the change would cost it about 10 billion dollars in a single year. After that, the two companies barely spoken in public. No joint launches, no

[01:32] shared stage. Just years of cold war between two of the most valuable companies on Earth. And there’s a second twist. For years, Meta was the hero of free AI. Its Llama models were the ones anyone could download, run, and change. Then in April this year, Meta launched a brand new family called Muse, and the big models were closed. You could rent them through Meta servers, but you couldn’t download them. Meta did share one small open model in August called Glimmer.

[02:03] But 3 days ago, Meta launched Muse Wonder, its strongest model ever. And that one was locked, too. A lot of people decided Meta was done giving its best AI away. Then today, Zuckerberg posts this. Muse Spark Open weights releasing today, runs great on new Mac Studios. Thanks to work with John Ternus and Apple. John Ternus is Apple’s CEO. And 44 minutes later, he replied. Congrats to the team. Amazing to run a model of Muse Spark Open’s caliber and

[02:34] scale this efficiently right from your desk. Mac Studio keeps pushing the boundaries of on-device AI. Meta’s chief AI officer, Alexander Wang, told Axios the two teams had been working together quietly for months. He even credited a former Apple executive, Daniel Gross, with helping bring them together. And his summary of the whole thing? Excited for Mommy and Daddy to be playing nice again. Neither company would say if this is the start of something bigger, but the weights are real.

[03:05] They’re on Hugging Face right now. So, what is it? Picture a stadium with 256 experts in the seats. Every time the model reads a word, it wakes up only the eight experts who know that word best. Everyone else stays asleep. That’s how a model with 816 billion parameters only uses about 42 billion at a time. The knowledge of a giant with the speed of something much smaller. It reads text, images, video, and even audio.

[03:36] It can hold a million tokens in its head at once. That’s about seven long novels or an entire code base. And Meta built it for one job above all. Agents. AI that doesn’t just answer you, but does the work using tools step by step for hours and fixing its own mistakes along the way. But, is it actually good? Here’s Meta’s own scoreboard against the best open models in the world. Kimi K3 and GLM 5.3 from China, Qwen, Mistral, Nvidia’s Nemotron, and more.

[04:08] First, the wins. On using real tools, it beats every open model on this chart. On real job tasks, it’s number one. On the brutally hard test called Humanity’s Last Exam, with no internet help, it’s number one again. And on tricky visual puzzles, it’s way out in front. Now, the part Meta didn’t put in the headline. On coding, it loses. In the terminal, Kimi K3 beats it by almost nine points. On real software bugs, it’s behind Kimi and GLM.

[04:39] And on the overall intelligence index, two Chinese models still sit above it. So, most capable American open model is a careful centers. It’s the best one made in America. It isn’t the best open model in the world. But, here’s the number that surprised me. On a test of how easily a model can be tricked into doing harmful things, the other models scored between 63 and 86. Lower is better. Muse Spark Open scored 0.5.

[05:09] It’s by far the hardest of these models to jailbreak. So, what can it actually do on the desk? Meta gave it two real jobs with no cloud at all. Job one, Ice Cubes, a real iPhone app on GitHub with about 7,000 stars. Running inside Meta’s coding tool, the model fixed bugs, added new features, and built a whole app start to finish on the two Macs. Job two, video editing. It drove DaVinci Resolve by itself.

[05:39] It reviewed the footage frame by frame, found the strongest moments, and cropped them into vertical clips, which, honestly, is a big part of my job. Now, here’s why Apple matters. A normal PC keeps the AI on a graphics card, and even the big gaming cards only hold a few dozen gigabytes. Apple’s new M5 Ultra chip shares one giant pool of memory, up to 512 gigabytes in a single Mac Studio. Even squeezed down, this model needs

[06:10] about 500 gigabytes. Too big for one Mac. So, Apple and Meta did something clever. They linked two Macs with a Thunderbolt 5 cable, cut every layer of the model in half, and gave one half to each Mac. Both halves work at the same time, then swap answers over the cable. In Meta’s words, two Mac Studios behave like one supercomputer with a terabyte of unified memory. Apple’s own engineers measured it. On two Macs, it writes about 25 tokens a second. With four Macs, almost 37.

[06:43] That’s faster than you can read. Now, the bad news. A Mac Studio with the M5 Ultra and 256 gigabytes starts at $10,799. And you’d need four of them. That’s over $40,000. The 512 gigabyte version, which would let you get away with two, doesn’t even have a price yet. It’s expected late this month. So, no, this is not running on your MacBook. This desk is for companies already

[07:13] spending serious money on AI every month, who would rather buy the machine once than pay rent forever. If this video is useful, hit subscribe because it’s free. And if you want to back the work, hit join here or the supporter button on Facebook. Now, the good news. You don’t need a single Mac to try it. Door number one. Rent it. It’s already live on OpenRouter, Together, Fireworks, Grok, and more at about a dollar 25 per million tokens in. That’s the same price as Meta’s closed Spark model.

[07:44] Door number two, go small. Meta’s little open sibling, Muse Glimmer, fits on a normal computer with about 18 GB of memory, and it was downloaded about a million times in the last month alone. Door number three, build with it. The license is free for almost everyone. You just show built with Muse Spark open somewhere in your app. You only need to call Meta if you sell it as an API and make over $20 million a year doing

[08:15] it. So, here’s the big picture. For the last year, the best open AI models came from China. Today, an American company put a serious one on the board. And Apple turned the Mac into the place you run it. Two companies that couldn’t stand each other found one thing they both want. AI that lives on your desk instead of someone else’s server. Now, I want your vote. If you had $40,000, would you buy the Macs and own your AI

[08:45] forever or rent it for $1.25 and keep the cash? A or B? Tell me in the comments. Real talk, 90% of you watching haven’t subscribed. On Facebook, subscribe is the supporter button. That is what keeps the lights on here. On YouTube, it’s free and it tells the algorithm to send you more. Subscribe to support us. I put every number from this video on one free page, the Muse Spark open field card,

[09:16] the scoreboard decoded, the Mac setup, the price table, and three ways to try it. Comment terabyte and I’ll send it to you. If you’re new to Claude, my beginner guides are in the description. Follow along on Instagram and Facebook for bite-size AI. And the deep dives live here on YouTube. If Apple and Meta are friends now, the next few months are going to be wild.