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 durante el año pasado. Este lanzamiento marca el primer paso en la estrategia de escalabilidad de la empresa y es el primer producto de una renovación integral de sus esfuerzos en IA, según informó la compañía.
Para ponerse al día con sus rivales en la carrera por la inteligencia artificial, Meta forzó una profunda reestructuración interna. Como resultado de estos movimientos, las acciones de la empresa se dispararon un 6.50% en la sesión del jueves, alcanzando los 612 dólares. La firma prevé un gasto de capital para este año de entre 125,000 y 135,000 millones de dólares.
Muse Spark es el primero de una nueva serie de modelos del equipo de IA de Meta. Según pruebas de rendimiento internas de la compañía, el modelo superó a Gemini de Google en algunas pruebas y fue competitivo con los modelos de OpenAI y xAI. Se trata de un modelo de razonamiento multimodal nativo que admite el uso de herramientas, visualización de la cadena de pensamiento y orquestación multiagente.
Adicionalmente, Meta anunció el lanzamiento del modo Contemplating, que coordina a varios agentes que razonan en paralelo. Esta función permite que Muse Spark compita con los modos de razonamiento extremo de modelos como Gemini Deep Think y GPT Pro. Sobre este modo, la empresa señaló: “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. Sin embargo, en las próximas semanas, el modelo reemplazará a los actuales que impulsan los chatbots de WhatsApp, Instagram, Facebook y la colección de gafas inteligentes de Meta.
Respecto a las futuras inversiones, Meta declaró: “Seguimos invirtiendo en áreas con deficiencias de rendimiento actuales, como sistemas agentes a largo plazo y flujos de trabajo de codificación”. Asimismo, la compañía detalló 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”.
