Muse Spark
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What led to Meta's silence on AI models over the past year?
Hola, soy Javier Lacorte y esto es Loop Infinito, podcast diario de Sataka. ¡Empezamos! Meta lleva casi un año en modo silencio total en lo que a modelos de ella se refiere. Lanzaron hace justo un año, en abril, Llama 4, que al final fue la verdad un desastre. No porque no funcionase o porque fuese un modelo malísimo, sino porque el sector esperaba algo por parte de Meta que moviese el listón y lo que llegó fue, en el mejor de los casos, mediocre para lo que se prometió.
No mediocre como tal, que es diferente, sino... que la distancia entre la promesa de Meta y el resultado final, eso es lo que fue demasiado grande. Eso es lo que derivó en esa mediocridad respecto a las expectativas. Básicamente, los benchmarks no cuadraban con la experiencia real. La comunidad, sobre todo desarrolladores, lo probó, se encogió un poco de hombros, dijo, no está mal, no es la gran cosa, vamos a seguir usando Cloud o Gemini o ChatGPT. Vale, pues un año después, Meta tiene un modelo nuevo.
Se llama MuseSpark. Es el primero de esta familia Muse, que es lo que marca esa nomenclatura, Y lo ha desarrollado Meta Superintelligence Labs, que es el laboratorio que Saquever montó justo después del fiasco de Llama 4 y para lo cual fichó a Alexander Wang en el verano pasado, el fundador de Scale AI, por la módica suma de casi 15.000 millones de dólares y una participación del 49% en esa empresa. Esto ya no es una iteración de Llama, no es un Llama mejor, es según Meta una reconstrucción desde cero de toda su estrategia en IA. Y los resultados, a priori al menos, con pizzas un poco también, dan credibilidad a esa frase. Antes de ir con el análisis y los comentarios de siempre, vamos con los hechos concretos porque además esta vez importan mucho.
MuseSpark es un modelo multimodal de razonamiento. Entiende texto e imagen. Puede usar herramientas externas y admite lo que llaman orquestación multiagente, es decir, puede coordinar varios agentes trabajando en paralelo sobre el mismo problema. En las pruebas independientes, entidades externas a meta... que han podido evaluarlo antes de que lo lanzaran, el modelo lo sitúan claramente por encima de lo que Meta tenía antes, pero además lo sitúan dentro del pelotón de los mejores modelos del mercado. No le gana a los líderes actuales, que son Gemini 3.1 Pro, GPT 5.4 y Clodopus 4.6, que siguen por delante, pero al menos MuseSpark ya pone a meta un poco en esa conversación que es justo donde Llama 4 nunca llegó a estar.
En visión y comprensión de imágenes es donde más destaca. Parece que ahí sí que están jugando en primera línea, prácticamente al nivel de los mejores. En razonamiento puro también está un poco en el grupo de cabeza, aunque un poco puerta de los líderes. Y tiene un modo especial, el modo contemplativo, que lanza a varios agentes en paralelo para resolver un mismo problema y mejora bastante los resultados, sobre todo en tareas más complicadas. Es algo parecido a lo que hacen tanto ChatGPT como Gemini con sus modos de razonamiento extendido. ¿Dónde flojea? Pues en un sitio que además lo reconoce incluso el propio Wang en redes, que es en desarrollo y en tareas agénticas complejas. Es decir, en encargos largos donde el modelo tiene que ir tomando decisiones encadenadas durante un proceso largo, que es casualidades de la vida, donde más está la guerra ahora mismo en 2026 y donde está la pasta también en 2026.
Esto ya está disponible en Meta.ai y en la app de Meta.ai. En las próximas semanas lo veremos llegar a WhatsApp, a Instagram, a Facebook y al arraigo a Meta. Y curiosamente esto no es open source, no es código abierto. Meta ha cerrado los pesos por primera vez. Hasta ahora hacían gala, sacaban pecho de que los modelos Yama eran de código abierto con un asterisco. Habría que poner esta vez directamente a un asterisco no es de código abierto. El nombre en clave del modelo era Avocado. El siguiente modelo que ya está en desarrollo se llama Interramete Watermelon, es decir, aguacate no me salía y sandía.
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