Meta entra en la carrera de los modelos punteros con el lanzamiento de Muse Wonder

Durante mucho tiempo, Meta se mantuvo al margen de la competencia directa en la categoría de modelos punteros, liderada por empresas como OpenAI y Anthropic. Pero eso ha cambiado: el laboratorio de superinteligencia de la compañía ha presentado dos nuevos modelos, Muse Wonder y Muse Wonder Full, que Meta describe como su primer intento serio en esta categoría. Con ellos, la empresa apuesta por capacidades avanzadas en programación y tareas complejas, así como por una función que denomina «memoria activa».

De la ligereza y la rapidez a la potencia y la capacidad

El anterior modelo, Muse Spark, era ligero y estaba diseñado para ofrecer respuestas rápidas con baja latencia. La familia Wonder sigue un rumbo diferente: se trata de modelos de mayor tamaño y capacidad que, según Meta, obtienen mejores resultados en las pruebas de rendimiento y en tareas que requieren razonamiento de varios pasos, empezando por la escritura de código.

Los resultados de las pruebas publicados por Meta en la ficha del modelo indican que Wonder y Wonder Full ofrecen un rendimiento comparable al de Fable 5.1 y GPT-6 Astra. Conviene señalar que estas cifras proceden de la propia Meta, por lo que una verificación independiente sigue siendo imprescindible para valorar la posición real de ambos modelos frente a sus competidores.

La compañía describe el lanzamiento como el siguiente paso en la ampliación de sus modelos y un gran salto hacia lo que denomina «superinteligencia personal».

Precios y formas de acceso

El mayor tamaño de los modelos también se refleja en su precio. Meta ha fijado el coste de uso de Muse Wonder a través de Meta Model API de la siguiente manera:

• 4 dólares por millón de tokens de entrada.
• 20 dólares por millón de tokens de salida.

Este precio sitúa al modelo en un nivel cercano al coste de GPT-6 Sol y Opus 5.5, es decir, en el segmento de modelos avanzados orientados a usos profesionales.

Por su parte, Wonder Full no estará disponible a través de la API y será exclusivo para los suscriptores del servicio Muse Code. Todo indica que Meta pretende convertir la versión más potente en una ventaja competitiva para sus propios productos en lugar de ponerla a disposición de todos los desarrolladores. Además, ambos modelos se utilizarán conjuntamente para impulsar el agente Muse, el asistente de Meta capaz de ejecutar tareas.

La memoria activa: la gran apuesta de Meta

Desde hace tiempo, Meta busca crear asistentes personales que acompañen al usuario durante largos periodos, y no solo en conversaciones aisladas. Por ello, en los nuevos modelos se ha centrado en su capacidad para retener la información que aporta el usuario y relacionarla entre sí, una capacidad que denomina «memoria activa».

Para medirla, la compañía se basó en el benchmark MemoryBench, diseñado para evaluar marcos de aprendizaje continuo y construcción de memoria. Según Meta, Muse Wonder superó en esta prueba a los modelos Fable, Opus y Astra.

En un vídeo que acompañó al lanzamiento, la investigadora Kavya Kopparapu explicó que el equipo dedicó un gran esfuerzo a que el modelo pudiera recordar lo que le importa al usuario a lo largo de días, semanas, meses e incluso más.

Si esta capacidad se confirma en el uso real, podría tener un valor práctico evidente, por ejemplo:

• Dar seguimiento a proyectos largos sin necesidad de volver a explicar el contexto cada vez.
• Ofrecer una ayuda más personalizada a partir de las preferencias acumuladas del usuario.
• Ayudar a los agentes inteligentes a ejecutar tareas que se prolongan durante largos periodos de tiempo.

Los primeros frutos de la reestructuración

Este lanzamiento es el primer modelo puntero que presenta Meta desde que Alexandr Wang, fundador de Scale AI, reestructuró los esfuerzos de inteligencia artificial de la compañía en agosto del año pasado. Desde entonces, Meta se había limitado a lanzar el modelo ligero Muse Spark y el agente Muse, y había evitado publicar modelos avanzados del tipo que dieron fama a OpenAI y Anthropic.

Ambos modelos se entrenaron en el centro de datos «Prometheus» de Meta, situado en el centro del estado de Ohio, que entró en funcionamiento a principios de este año.

¿Qué significa esto?

La familia Muse Wonder supone un cambio en la estrategia de Meta: pasar de centrarse en modelos ligeros y rápidos a competir directamente en la cima del mercado de los modelos de lenguaje. El veredicto final dependerá de la experiencia práctica y de las evaluaciones independientes, pero la apuesta de la compañía por la memoria a largo plazo le otorga un elemento diferenciador que podría resultar decisivo en la carrera por crear asistentes personales inteligentes.

✦ بقلم فريق دروب أيديا