Intel asegura que Muse Spark Open, el modelo de pesos abiertos de 816.000 millones de parámetros que Meta publicó la semana pasada, ya funciona en su futura GPU para centros de datos, la Intel GPU D-series, y en sus procesadores Xeon. La compañía anunció el 15/10/2026 soporte desde el primer día para el modelo, con versiones comprimidas a 4 bits y compatibilidad en los motores de inferencia vLLM y SGLang.
Las claves del soporte de Intel para Muse Spark Open en 20 segundos
- Intel ejecuta el modelo en cuatro GPU D-series de 160 GB, una GPU que todavía no está a la venta.
- En Xeon funciona con pesos INT4 para inferencia sin conexión, con soporte en vLLM y SGLang.
- Intel no publica cifras de rendimiento ni de precisión: ni tokens por segundo, ni latencias, ni pérdida por la compresión.
El anuncio forma parte de la carrera de los fabricantes de chips por demostrar que los grandes modelos abiertos funcionan en su hardware desde el día de su lanzamiento. Cuando Meta publicó Muse Spark Open, enumeró compatibilidad con GPU de NVIDIA y AMD y con los Mac de Apple. Intel quiere estar en esa lista, aunque su principal baza para este modelo es una GPU que aún no ha llegado al mercado.
Cuatro GPU D-series refrigeradas por aire
La pieza central es la Intel GPU D-series, el nombre comercial de la GPU conocida hasta ahora como Crescent Island. Según Intel, cuenta con 32 núcleos Xe3P, 256 motores de cálculo matricial XMX y soporte en hardware para MXFP4 y otros formatos de baja precisión. Cada tarjeta incluye 160 GB de memoria LPDDR5X, con opciones de hasta 480 GB en diseños de fabricantes asociados, y consume 350 W en formato PCIe refrigerado por aire.
Intel afirma que Muse Spark Open «ha sido probado y se está ejecutando» en esta GPU, y muestra la inferencia del modelo sobre cuatro tarjetas. Con 160 GB cada una suman 640 GB de memoria, en principio suficiente para alojar el modelo comprimido a unos 4 bits por parámetro. El argumento de la compañía es que un modelo de esta escala puede funcionar en racks convencionales refrigerados por aire, sin necesidad de refrigeración líquida ni de las GPU de gama alta con memoria HBM. Es una configuración de demostración: la GPU D-series está en fase de muestras con clientes y no tiene fecha de venta general.
Para llegar ahí, Intel comprimió el modelo desde sus pesos originales en BF16 con la herramienta llm-compressor y el algoritmo AutoRound, generando una versión en MXFP4. La compañía sostiene que este método conserva el razonamiento fino del modelo incluso con tan pocos bits, pero no publica pruebas de precisión que permitan comprobar cuánto se pierde frente al original.
Xeon, vLLM y SGLang
En los procesadores Xeon, Intel ofrece soporte para inferencia sin conexión con una versión del modelo cuantizada a INT4 solo en los pesos, en formato GPTQ, que aprovecha las unidades AMX del procesador para acelerar las operaciones con matrices. La nota no especifica qué generación de Xeon se ha usado ni qué rendimiento se obtiene, un dato relevante porque ejecutar un modelo de este tamaño en CPU suele ser mucho más lento que en GPU.
En el software, Intel ha incorporado a vLLM el soporte para los formatos MXFP4 y GPTQ INT4, con procesamiento por lotes continuo, PagedAttention y despliegue en varios nodos, y colabora con la comunidad de vLLM en guías específicas para Xeon. En SGLang ha añadido ejecución nativa de formatos MX y núcleos optimizados para sus GPU. Para Xeon, la compañía remite a la guía de SGLang con las instrucciones paso a paso.
Preguntas frecuentes
¿Se puede ejecutar Muse Spark Open en hardware de Intel?
Intel afirma que funciona en su GPU D-series, todavía no disponible a la venta, y en procesadores Xeon con una versión cuantizada a INT4.
¿Cuántas GPU de Intel necesita Muse Spark Open?
Intel muestra la inferencia con cuatro GPU D-series de 160 GB cada una y el modelo comprimido en formato MXFP4.
¿Qué rendimiento ofrece Intel con Muse Spark Open?
Intel no ha publicado cifras de rendimiento, ni tokens por segundo ni latencias, ni pruebas de precisión del modelo comprimido.
¿Qué motores de inferencia son compatibles?
vLLM, con soporte para MXFP4 y GPTQ INT4, y SGLang, con ejecución nativa de formatos MX y núcleos optimizados para las GPU de Intel.
Fuentes:
