Ciudad De México, 10 de abril de 2026.- Meta Platforms presentó Muse Spark, su primer modelo de inteligencia artificial creado por un equipo propio, desarrollado tras una costosa guerra por atraer talento constituida durante el año pasado. La empresa forzó una profunda reestructuración interna para ponerse al día con sus rivales en la carrera por la IA.
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. La compañía anunció el lanzamiento del modo Contemplating, que coordina a varios agentes que razonan en paralelo, permitiendo que el modelo compita con los modos de razonamiento extremo de sistemas como Gemini Deep Think y GPT Pro.
Muse Spark es un modelo de razonamiento multimodal nativo que admite el uso de herramientas, visualización de la cadena de pensamiento y orquestación multiagente. Sobre su capacidad, Meta indicó: “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”.
Inicialmente, Muse Spark solo estará disponible en la aplicación y el sitio web de Meta AI. En las próximas semanas, el modelo reemplazará a los sistemas actuales que impulsan los chatbots de WhatsApp, Instagram, Facebook y la colección de gafas inteligentes de la empresa.
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. “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”, señaló Meta.
La firma describió el lanzamiento como el inicio de una nueva serie de modelos. “Muse Spark es el primer paso en nuestra estrategia de escalabilidad y el primer producto de una renovación integral de nuestros esfuerzos en IA”, afirmaron. Además, agregaron: “Seguimos invirtiendo en áreas con deficiencias de rendimiento actuales, como sistemas agentes a largo plazo y flujos de trabajo de codificación”.
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