“Muse Spark es el primer paso en nuestra estrategia de escalabilidad y el primer producto de una renovación integral de nuestros esfuerzos en IA“, ha explicado la tecnológica en su blog. De hecho, ha sido desarrollado por ‘Meta Superintelligence Labs’, la unidad que dirige Alexandr Wang, quien se incorporó en junio como parte de la inversión de 14.300 millones de dólares de Meta en Scale AI.
“Durante los últimos nueve meses, ‘Meta Superintelligence Labs’ reconstruyó nuestra plataforma de IA desde cero, avanzando a un ritmo más rápido que cualquier ciclo de desarrollo que hayamos ejecutado antes”. “Este modelo inicial es pequeño y rápido por diseño, pero lo suficientemente capaz de razonar sobre cuestiones complejas en ciencia, matemáticas y salud. Es una base sólida, y la próxima generación ya está en desarrollo“.
Y es que la compañía está decidida a competir en un mercado dominado por OpenAI, Anthropic y Google. Es más, en su último informe de resultados, Meta daba a conocer que sus gastos de capital relacionados con la IA en 2026 oscilarán entre 115.000 y 135.000 millones de dólares, casi el doble de su inversión del año pasado.
Así, Muse Spark es un modelo de razonamiento multimodal nativo que admite el uso de herramientas, la visualización de la cadena de pensamiento y la orquestación de múltiples agentes.
“Ofrece un rendimiento competitivo en tareas de percepción multimodal, razonamiento, salud y agentes. Seguimos invirtiendo en áreas con deficiencias de rendimiento actuales, como sistemas agentes a largo plazo y flujos de trabajo de codificación. Con modelos más grandes en desarrollo, estos resultados demuestran que nuestra plataforma escala de manera efectiva“, ha señalado Meta.
Además, ha avanzado que “seguimos invirtiendo en áreas con brechas de rendimiento actuales, en concreto en sistemas de agentes de largo plazo y flujos de trabajo de codificación”. Igualmente, el modo Contemplación se irá “implementando gradualmente” en la aplicación y el sitio web de Meta AI para las consultas y tareas más complejas.
“Con Muse Spark, estamos en una trayectoria de escalado predecible y eficiente. Esperamos compartir pronto modelos cada vez más capaces en el camino hacia la superinteligencia personal”, ha concluido la compañía.
