Memoria y resistencia para los agentes de IA
Los modelos, desarrollados bajo el nombre en clave interno «Watermelon», fueron entrenados en Prometheus, el centro de datos de Meta con una capacidad de escala de gigavatios. Meta destaca dos capacidades especialmente importantes para los agentes de inteligencia artificial:
- Memoria activa: el modelo recuerda información importante sobre los usuarios a lo largo de varias conversaciones y la recupera cuando la necesita.
- Atención activa: un agente mantiene el rumbo durante tareas largas, prueba enfoques alternativos y se adapta a los obstáculos.
También se afirma que los modelos destacan en programación y en tareas especializadas de los ámbitos jurídico, financiero y médico. Muse Wonder está disponible a través de la API de modelos de Meta y de la herramienta de programación Muse Code, mientras que Muse Wonder Full, más potente, está reservado a los suscriptores de Muse Code. Además, Muse Wonder está destinado a impulsar el agente de IA de Meta Muse, inicialmente para clientes de pago.
Una clasificación independiente confirma el avance
Meta publicó comparaciones de pruebas de referencia en las que sus nuevos modelos igualan o superan a los modelos insignia de OpenAI y Anthropic. La empresa independiente de evaluación Artificial Analysis confirma esta afirmación, al menos en el caso de la versión más potente. En su Intelligence Index, que combina diez pruebas individuales que abarcan desde la programación hasta el trabajo de oficina realizado por agentes de IA, los primeros puestos de la clasificación son los siguientes:
- Claude Opus 5.5 (Anthropic): 57,6 puntos
- Muse Wonder Full (Meta): 55,8 puntos
- Claude Fable 5.1 (Anthropic): 53,4 puntos
- GPT-6 Astra (OpenAI): 52,7 puntos
- Gemini 4 Argon (Google): 52,6 puntos
- Muse Wonder (Meta): 52,4 puntos
- GPT-6.1 Sol (OpenAI): 51,8 puntos
Con su configuración de cálculo más elevada, Muse Wonder Full supera por unos tres puntos a GPT-6 Astra y a Gemini 4 Argon{rel=”nofollow”}, lo que lo convierte en el segundo mejor modelo de la clasificación. Solo obtiene una puntuación superior Claude Opus 5.5, de Anthropic. La versión estándar, Muse Wonder, queda justo por detrás de GPT-6 Astra y Gemini 4. Para Meta, supone un avance enorme: su anterior mejor modelo, Muse Spark 1.3, obtuvo 48 puntos en el mismo índice. Meta ha anunciado la publicación de una ficha técnica del modelo, y está previsto que posteriormente se publique un informe técnico detallado.
Meta se juega mucho con este lanzamiento. Tras la decepcionante presentación de Llama 4 en la primavera de 2025, Zuckerberg reestructuró por completo la división de inteligencia artificial de la empresa, incorporó al fundador de Scale AI, Wang, como director de IA y atrajo a investigadores con paquetes salariales que, en algunos casos, alcanzaban cientos de millones de dólares. Muse Wonder se considera la primera prueba real para determinar si esas inversiones están dando sus frutos.
¿Pesos abiertos? Por ahora, no
Queda por resolver la cuestión de la apertura. Durante años, Zuckerberg se presentó como un defensor de la IA abierta, y cualquiera podía descargar, modificar y ejecutar por su cuenta los modelos Llama. Por ahora, no ocurre lo mismo con Muse Wonder:
- Muse Wonder y Wonder Full: sus pesos no se han publicado. Los modelos solo funcionan a través de las interfaces y las suscripciones de Meta. La empresa no ha indicado si habrá una versión abierta en el futuro.
- Muse Spark: el primer modelo de la serie Muse ya fue el primer modelo de vanguardia de Meta sin pesos abiertos cuando se lanzó en abril. A principios de septiembre, Zuckerberg anunció en X que una versión con pesos abiertos llegaría «pronto», pero todavía no se ha publicado.
- Muse Glimmer y Muse Glitter: solo están abiertos los modelos más pequeños. En agosto, Meta publicó Glimmer, con 30.000 millones de parámetros, como modelo de pesos abiertos capaz de ejecutarse en un ordenador con una sola tarjeta gráfica. Los pesos de Muse Glitter se publicaron más recientemente.
«Seguimos comprometidos con el código abierto», afirmó Wang. La estrategia está claramente dividida en dos: Meta publica sus modelos más pequeños y mantiene sus modelos más avanzados bajo su propio control, obteniendo ingresos a través de su API y suscripciones. De este modo, Meta sigue el camino de OpenAI, Anthropic y Google, que también mantienen cerrados sus modelos más potentes. Actualmente, los modelos abiertos de vanguardia proceden principalmente de China, por ejemplo, de Moonshot, Alibaba y DeepSeek.
Roberto Méndez
Corresponsal Económico y Tecnología
Especialista en economía política europea, soberanía tecnológica industrial y análisis de fondos soberanos en la zona euro. Colaborador habitual en medios internacionales.
