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 durante el año pasado tras una costosa guerra por atraer talento. El anuncio marca el primer paso en una estrategia de escalabilidad y representa el inicio de una renovación integral de los esfuerzos de la empresa en IA, según indicó la compañía.
Para ponerse al día con sus rivales en la carrera por la inteligencia artificial, Meta forzó una profunda reestructuración interna. Como resultado del anuncio, 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 nuevo 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, diseñado para coordinar a varios agentes que razonan en paralelo. Esta funcionalidad permite que Muse Spark compita con los modos de razonamiento extremo de modelos como Gemini Deep Think y GPT Pro. Sobre este modo, Meta 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. La compañía informó que 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 empresa detalló: “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”.
