El 8 de abril, Meta lanzó Muse Spark.
Este es el primer modelo de IA insignia completamente propietario y desarrollado internamente en la historia de Meta, y también el primer resultado de peso después de que la empresa invirtiera 14 mil millones de dólares para incorporar a Alexandr Wang y fundar Meta Superintelligence Labs.
Ya no es Llama
Llama fue la bandera de Meta durante varios años: código abierto, implementable localmente, amigable con la investigación.
Muse Spark tomó otro camino. Solo se puede usar en meta.ai y en la aplicación Meta AI; una API privada aún está en pruebas internas con un número reducido de usuarios. "Esperamos abrir el código de alguna versión en el futuro" — esta frase, la comunidad de código abierto seguramente captó el matiz sutil.
De Llama a Muse Spark no es un giro casual. A finales de 2025, Meta ya había revelado dos modelos propietarios con los nombres en clave Avocado y Mango. Ahora Muse Spark es el lanzamiento previo a ellos, y la dirección es clara: Meta quiere competir frontalmente con OpenAI y Google en la pista de los modelos cerrados.
Tecnología más destacable: Compresión de pensamiento
Muse Spark tiene un modo llamado Contemplating, que equivale aproximadamente al modo Thinking de OpenAI: permite que el modelo piense profundamente antes de responder.
Pero lo interesante está en su mecanismo interno de entrenamiento.
Los ingenieros de Meta aplicaron una penalización al tiempo de pensamiento del modelo durante la fase de aprendizaje por refuerzo: pensar demasiado resta puntos. Inicialmente, la reacción del modelo fue dar respuestas más rápidas (con una disminución en la calidad). Pero al continuar el entrenamiento, surgió un punto de inflexión: el modelo comenzó a aprender por sí mismo a comprimir el pensamiento: usando menos tokens, pero manteniendo la misma precisión.
Meta llama a esto thought compression (compresión de pensamiento).
¿El resultado? Afirman que la cantidad de cómputo necesaria para que Muse Spark alcance la misma capacidad es menor en al menos un orden de magnitud en comparación con el modelo insignia anterior, Llama 4 Maverick.
Esto no es una optimización menor, es una diferencia de magnitud.
¿Cómo están los puntajes?
En modo Contemplating:
- Humanity's Last Exam: 58% (esta prueba es muy difícil; 58% es una cifra competitiva)
- FrontierScience Research: 38%
En comparación con competidores contemporáneos: puede competir con Gemini Deep Think y GPT Pro, al menos en estos puntos de referencia.
Significado práctico
Muse Spark se implementará primero para potenciar las funciones de Meta AI en Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger y las gafas Ray-Ban. La base de usuarios de Meta es del orden de miles de millones; este modelo entra en funcionamiento como una prueba a gran escala en el mundo real.
Por supuesto, solo disponible en EE. UU. — esta restricción significa que los usuarios en China no tendrán acceso por ahora, pero los datos de las pruebas se publicarán pronto.
Con esto, Meta básicamente está diciendo: Tenemos modelos lo suficientemente buenos como para no depender de una estrategia de código abierto para atraer el ecosistema de desarrolladores.
Fuentes de referencia: 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)