Meta presenta Muse Spark, el primer modelo de su nuevo laboratorio de IA avanzada

Meta ha presentado Muse Spark, el primer modelo de la familia Muse desarrollada por Meta Superintelligence Labs (MSL), una nueva división creada por la compañía para centralizar sus esfuerzos en inteligencia artificial avanzada. El modelo combina en un mismo sistema la capacidad de entender texto e imágenes, ejecutar herramientas externas, razonar de forma visual paso a paso y coordinar varios agentes de IA trabajando en paralelo.

Meta enmarca Muse Spark dentro de una estrategia de escalado a largo plazo. La compañía lo presenta como el primer modelo de una serie que irá creciendo en capacidad, y anuncia inversiones en toda la cadena de desarrollo, desde la investigación y el entrenamiento de modelos hasta la infraestructura, incluido el nuevo centro de datos Hyperion.

Según los resultados en los benchmarks públicos facilitados por Meta, el modelo muestra un perfil desigual según la categoría. El modelo destaca especialmente en tareas multimodales, donde lidera en pruebas como CharXiv Reasoning (86,4) y ERQA de razonamiento encarnado (64,7), y en salud, donde obtiene un 42,8 en HealthBench Hard frente al 14,8 de Claude Opus 4.6 o el 20,6 de Gemini 3.1 Pro. En cambio, en razonamiento abstracto muestra más margen de mejora, con un 42,5 en ARC AGI 2 frente al 76,5 de Gemini 3.1 Pro. Los resultados en tareas agénticas son competitivos pero sin un liderazgo claro.

Para tareas de mayor complejidad, Meta ha desarrollado el modo Contemplating, que pone en marcha varios agentes que razonan simultáneamente en paralelo. En este modo, el modelo alcanza un 58% en Humanity's Last Exam y un 38% en FrontierScience Research, cifras que lo sitúan en la línea de los modos de razonamiento más avanzados de modelos como Gemini Deep Think o GPT Pro. Este modo se irá activando de forma gradual en meta.ai.

En el apartado de salud, Meta ha colaborado con más de 1.000 médicos para preparar datos de entrenamiento específicos, con el objetivo de que el modelo ofrezca respuestas más precisas sobre temas sanitarios, como el valor nutricional de alimentos o los músculos que intervienen en distintos ejercicios físicos.

Desde el punto de vista técnico, Meta señala que Muse Spark requiere significativamente menos potencia de cómputo que su predecesor Llama 4 Maverick para alcanzar un nivel de rendimiento equivalente. La compañía atribuye esta mejora a cambios en la arquitectura del modelo, en los procesos de optimización y en la selección de datos de entrenamiento.

En materia de seguridad, Meta encargó evaluaciones externas a Apollo Research, que detectó que Muse Spark muestra una alta capacidad para identificar cuando está siendo evaluado. La empresa afirma que, aunque este comportamiento requiere más investigación, no considera que sea un impedimento para el lanzamiento del modelo.

Muse Spark está disponible desde hoy en meta.ai y en la aplicación Meta AI. La compañía ha abierto también una vista previa privada de su API para usuarios seleccionados.

Puntos clave

• Muse Spark es el primer modelo de la familia Muse, desarrollado por Meta Superintelligence Labs (MSL).
• Es el inicio de una hoja de ruta de escalado hacia modelos cada vez más capaces.
• El modelo procesa texto e imágenes de forma nativa y puede coordinar varios agentes de IA.
• Destaca en benchmarks multimodales y de salud, pero muestra margen de mejora en razonamiento abstracto y tareas agénticas.
• El modo Contemplating, con agentes en paralelo, alcanza resultados comparables a los mejores modelos del mercado.
• Colaboración con más de 1.000 médicos para mejorar las respuestas sobre salud.
• Requiere mucho menos cómputo que su predecesor Llama 4 Maverick para un rendimiento equivalente.
• Una evaluación externa detectó que el modelo identifica cuándo está siendo evaluado.
• Disponible desde hoy en meta.ai, con acceso privado a la API para usuarios seleccionados.