Meta anuncia el lanzamiento de los nuevos modelos de IA Muse Wonder y el más potente Wonder Full, y afirma que sus capacidades han alcanzado el nivel de vanguardia del sector. Según los datos de pruebas publicados por Meta, ambos modelos se acercan al nivel de Fable 5.1, Opus 5.5 y GPT-6 Astra en múltiples pruebas de capacidad, y superan ligeramente a estos en algunos puntos de referencia de agentes y trabajo del conocimiento. Este movimiento se produce mientras Anthropic y OpenAI han instado sucesivamente a la industria a frenar el desarrollo de modelos de IA de vanguardia.
La capacidad de los nuevos modelos de IA de Meta alcanza el nivel de vanguardia del sector
Como telón de fondo, tras el fracaso del modelo Llama 4 lanzado por Meta en abril del año pasado, Zuckerberg llevó a cabo una reestructuración masiva del equipo de desarrollo e incorporó a Wang Tao, entonces de 28 años, como director de IA. En abril de este año, el reorganizado Laboratorio de Superinteligencia de Meta lanzó su primer modelo, Muse Spark, enfocado en baja latencia y ejecución ligera. En los meses siguientes, Meta iteró varias veces el modelo Spark, hasta que el modelo Wonder presentado esta semana ha alcanzado el nivel de vanguardia del sector.
Cabe destacar que la visión de «superinteligencia personal» que persigue Zuckerberg difiere notablemente de la AGI que buscan los otros dos gigantes. Las dos capacidades que Meta Wonder enfatiza esta vez son la «memoria proactiva» y el «enfoque sostenido». La primera permite al modelo retener contexto importante entre conversaciones y recuperar activamente información relevante al abordar nuevas tareas; la segunda le permite seguir avanzando ante objetivos complejos, probar otros métodos al toparse con obstáculos y ajustar el plan según nueva información.
Zuckerberg subraya la seguridad de la tecnología de IA y la autorregulación del sector
Esto también responde a una necesidad real de los asistentes de IA personales: el usuario no tiene que volver a presentar su situación cada vez, y el asistente puede seguir llevando a cabo tareas que requieren múltiples pasos. Entre los casos que Meta mostró figuran la elaboración de planes de running entre aplicaciones según preferencias personales, el diseño y encargo de regalos personalizados usando fotos reales de la página de redes sociales del usuario, y la organización de asientos de boda siguiendo complejos requisitos de emparejamiento.
En la prueba interna MemoryBench de Meta, Muse Wonder obtuvo 85,6 puntos, por encima de los 81,4 de GPT-6 Astra y los 81,5 de Opus 5.5. La prueba exige al modelo recuperar información clave de conversaciones de múltiples turnos de entre 64.000 y 100.000 tokens, mientras lidia con interferencias de contenido irrelevante y con información contradictoria o actualizada posteriormente. En cuanto a programación, Meta destaca que el modelo puede rastrear los requisitos del proyecto, modificar la base de código y realizar pruebas y revisiones de forma continua.
Los resultados de SWE-Marathon publicados muestran que Wonder Full alcanza una tasa de éxito del 57,5 % en la evaluación de tareas de ingeniería de software de flujo ultra largo, mientras que Wonder logra el 53,1 %; ambos superan a los tres modelos competidores de la tabla comparativa. A medida que aumentan las capacidades del modelo, también lo hace su precio. Muse Wonder se cobra por uso a través de API: la entrada estándar, la entrada en caché y la salida cuestan respectivamente US$4 (aprox. HK$31), US$0,20 (aprox. HK$2) y US$20 (aprox. HK$156) por millón de tokens; el más potente Wonder Full se ofrece a través de la herramienta de programación Muse Code, incluido en planes de suscripción mensuales de US$50 (aprox. HK$390) y US$200 (aprox. HK$1.560).
En el evento de presentación del lunes, Zuckerberg insinuó que Meta aumentará aún más la inversión, afirmando que la compañía «ya está emprendiendo el siguiente escalón». También señaló que la velocidad del desarrollo de modelos «podría percibirse como notablemente más rápida» en lo sucesivo. Sin embargo, ante la creciente preocupación externa de que el ritmo de avance de esta tecnología la lleve a escapar al control humano, Zuckerberg no lo ve así. Sostiene que la responsabilidad de garantizar la seguridad de los modelos debe recaer en cada laboratorio, y declara: «Tiendo a creer que la IA es una tecnología que puede diseñarse mediante salvaguardas de seguridad convencionales, y no esa IA antropomórfica imaginada».
Zuckerberg se opuso anteriormente al llamamiento de líderes de laboratorios de IA como Dario Amodei, al frente de Anthropic, y Sam Altman, al frente de OpenAI, para que el sector «frenara» el desarrollo de la IA. Desempeñó un papel clave en la elaboración del «Acuerdo de Superinteligencia» de la Casa Blanca del presidente Trump, que estableció principios de autorregulación del sector.
Zuckerberg reveló en el podcast tecnológico Cheeky Pint de ese día algunos detalles entre bastidores de la reestructuración del equipo de IA de Meta. Zuckerberg relató que, en una reunión del equipo directivo a finales del año pasado, preguntó a Wang Tao si estaba seguro de que tendría éxito si la empresa iba a invertir 100.000 o 200.000 millones de dólares. Wang Tao recordó que en ese momento solo pudo dar un «informe de sensaciones» sobre el progreso de la investigación, sin poder asegurar el éxito.
Además, Zuckerberg reveló que operar un centro de datos de un gigavatio cuesta unos 15.000 millones de dólares al año, mientras que el gasto de capital previo para su construcción ronda los 50.000-60.000 millones de dólares. Sobre cómo obtener retorno de la enorme inversión en IA, Zuckerberg indicó que Meta planea ampliar la base de usuarios de Muse mediante servicios gratuitos o de bajo coste, atraer a más socios y generar efectos de red. Sobre esa base, la empresa puede monetizar a través de suscripciones a funciones avanzadas, reparto de ingresos por servicios comerciales, API del modelo y servicios empresariales.
Declaró: «Si quiere empezar a usar Muse Wonder en Muse ahora mismo, lo que tiene que hacer es suscribirse de pago. Creo que será un gran negocio».