Ciudad De México, 10 de abril de 2026.- Meta Platforms presentó Muse Spark, su primer modelo de inteligencia artificial creado por un equipo propio, con el que busca competir en la carrera por la IA.
El modelo fue desarrollado por un equipo constituido durante el año pasado tras una costosa guerra por atraer talento. Para ponerse al día con sus rivales, Meta forzó una profunda reestructuración interna.
Muse Spark es un modelo de razonamiento multimodal nativo que admite el uso de herramientas, visualización de la cadena de pensamiento y orquestación multiagente. Meta anunció el lanzamiento del modo Contemplating, que coordina a varios agentes que razonan en paralelo.
Este modo permite que Muse Spark compita con los modos de razonamiento extremo de modelos como Gemini Deep Think y GPT Pro. La compañía indicó que “este modo ofrece mejoras significativas en la capacidad para realizar tareas complejas, logrando un 58% en Humanity’s Last Exam y un 38% en FrontierScience Research”.
Según pruebas de rendimiento internas de Meta, Muse Spark superó a Gemini de Google en algunas pruebas y fue competitivo con los modelos de OpenAI y xAI. Inicialmente, el modelo solo estará disponible en la aplicación y el sitio web de Meta AI.
En las próximas semanas, Muse Spark reemplazará a los modelos actuales que impulsan los chatbots de WhatsApp, Instagram, Facebook y la colección de gafas inteligentes de Meta. La empresa describió el lanzamiento como “el primer paso en nuestra estrategia de escalabilidad y el primer producto de una renovación integral de nuestros esfuerzos en IA”.
Tras el anuncio, las acciones de Meta se dispararon un 6,50% en la sesión del jueves, hasta 612 dólares. La compañía prevé un gasto de capital para este año de entre 125.000 y 135.000 millones de dólares.
Meta afirmó que “seguimos invirtiendo en áreas con deficiencias de rendimiento actuales, como sistemas agentes a largo plazo y flujos de trabajo de codificación”. Además, señalaron que “estamos realizando inversiones estratégicas en toda la plataforma, desde la investigación y el entrenamiento de modelos hasta la infraestructura, incluido el centro de datos Hyperion”.
