
Meta presentó Muse Wonder y Muse Wonder Full, sus primeros modelos de inteligencia artificial de frontera, desarrollados por su Laboratorio de Superinteligencia. El lanzamiento, realizado el 12 de octubre de 2026, representa un nuevo paso en la estrategia de la compañía para competir en el desarrollo de sistemas avanzados de IA, con mejoras orientadas a programación, resolución de tareas complejas y retención de información.
De acuerdo con información publicada por TechCrunch y con los resultados difundidos por Meta, los nuevos modelos tienen mayor tamaño y capacidad que Muse Spark, una versión anterior diseñada para operar con baja latencia. La empresa sostiene que esta evolución permite obtener mejores resultados en evaluaciones técnicas y ampliar las funciones disponibles para desarrolladores y usuarios.
El lanzamiento también introduce diferencias en las modalidades de acceso. Mientras Muse Wonder estará disponible mediante la API de Meta Model, la versión Muse Wonder Full quedará reservada para suscriptores de Muse Code.
Uno de los aspectos destacados por Meta es el rendimiento de sus nuevos sistemas frente a otros modelos de inteligencia artificial. Según las evaluaciones presentadas por la compañía en la ficha técnica de Muse Wonder, Wonder y Wonder Full alcanzaron resultados comparables a Fable 5.1 y GPT-6 Astra en distintas pruebas de referencia.
Estas comparaciones corresponden a mediciones difundidas por Meta y no constituyen, por sí solas, una validación independiente de superioridad frente a otros sistemas. La empresa también señaló mejoras en tareas complejas, particularmente en programación, una de las áreas utilizadas para evaluar las capacidades de los modelos de lenguaje avanzados.
En su publicación oficial, Meta describió ambos desarrollos como parte de una nueva etapa de escalamiento tecnológico y de su objetivo de construir sistemas orientados a la denominada superinteligencia personal.
Entre las principales características anunciadas se encuentra la memoria activa de Muse Wonder, una capacidad diseñada para que los modelos puedan conservar, recuperar y sintetizar información proporcionada por los usuarios durante interacciones prolongadas.
Esta función responde al interés de Meta por desarrollar asistentes de inteligencia artificial capaces de realizar tareas a lo largo del tiempo, sin depender únicamente de la información disponible en una conversación inmediata.
Para evaluar esta capacidad, la compañía utilizó MemoryBench, una prueba orientada a medir el aprendizaje continuo y la construcción de memoria en sistemas de inteligencia artificial. De acuerdo con los resultados internos de Meta, Muse Wonder obtuvo una puntuación superior a las registradas por los modelos Fable, Opus y Astra en esa evaluación.
La investigadora científica Kavya Kopparapu explicó que el equipo dedicó esfuerzos al desarrollo de mecanismos para recordar información importante para los usuarios durante días, semanas o meses. La propuesta busca que los asistentes puedan recuperar antecedentes relevantes y utilizarlos para responder a solicitudes posteriores, aunque el desempeño real dependerá de las condiciones de uso y de las capacidades implementadas en cada producto.
Meta estableció un esquema de precios para el acceso a Muse Wonder mediante su API, dirigido a desarrolladores que busquen integrar el modelo en aplicaciones y servicios.
El costo anunciado es de 4 dólares por cada millón de tokens de entrada y 20 dólares por cada millón de tokens de salida. Los tokens son unidades de procesamiento utilizadas por los modelos de lenguaje para interpretar solicitudes y generar respuestas. Su consumo depende de la cantidad de información enviada y producida durante cada interacción.
La compañía diferenció el acceso a las dos versiones presentadas:
Ambos modelos también se utilizarán para impulsar las capacidades del agente Muse de Meta, presentado anteriormente por la empresa. Esta distribución permite a Meta ofrecer una versión para integraciones externas y mantener otra dentro de su propio entorno de herramientas.
Muse Wonder representa el primer lanzamiento de un modelo de frontera de Meta desde la reorganización de sus esfuerzos de inteligencia artificial encabezada por Alexandr Wang, fundador de Scale AI, en agosto de 2025.
Durante el periodo posterior a esa reestructuración, la compañía presentó Muse Spark, enfocado en ofrecer respuestas con baja latencia, y el agente Muse, orientado a ejecutar tareas mediante herramientas de inteligencia artificial.
Con Wonder y Wonder Full, Meta amplía su desarrollo hacia modelos de mayor capacidad, en un segmento donde también participan empresas como OpenAI y Anthropic. Según la información difundida por la compañía, los nuevos modelos fueron entrenados en Prometheus, su centro de datos ubicado en el centro de Ohio, cuya operación comenzó durante 2026.
La infraestructura forma parte de los recursos computacionales utilizados por Meta para entrenar sistemas de inteligencia artificial de mayor escala.
El lanzamiento de Muse Wonder y Muse Wonder Full combina avances reportados en rendimiento, memoria activa y herramientas para desarrolladores. Su incorporación a la API, Muse Code y el agente Muse permitirá observar cómo estas capacidades se trasladan a aplicaciones y servicios disponibles para los usuarios.
El mandatario afirmó que no se trata de falta de voluntad del estado, sino de actuar con inteligencia y sin exponer a las corporaciones.
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