16 meses después, Meta regresa al código abierto, Zuckerberg apoya la destilación

marsbitPublicado a 2026-08-11Actualizado a 2026-08-11

Resumen

Meta ha anunciado el lanzamiento en código abierto de su nuevo modelo de IA, Muse Glimmer, basado en Apache 2.0, y promete liberar pronto los pesos del modelo más potente, Muse Spark 1.2. Mark Zuckerberg defiende esta estrategia como una forma de democratizar el acceso a la IA superinteligente, empoderando a individuos frente a grandes corporaciones, y critica el enfoque cerrado de competidores como OpenAI y Anthropic. Muse Glimmer, con 29.600 millones de parámetros, está diseñado como base para agentes de IA en dispositivos personales, aunque requiere hardware de gama alta. Presenta ventajas en razonamiento y uso de herramientas, pero muestra debilidades en tareas de conocimiento frente a modelos como Qwen3.6. Esta vuelta al código abierto busca atraer desarrolladores y ampliar el ecosistema de Meta, mientras se prepara para monetizar servicios en la nube y justificar sus grandes inversiones en infraestructura de computación.

¡Meta ha vuelto al código abierto!

El lunes, esta empresa valorada en aproximadamente 1.5 billones de dólares publicó los parámetros subyacentes de su nuevo modelo de IA abierto Muse Glimmer, permitiendo a los desarrolladores descargarlos y modificarlos directamente.

Meta también indicó que en las próximas semanas abrirá los pesos de su modelo más potente, Muse Spark 1.2, el modelo base más reciente de Meta.

Al respecto, Zuckerberg declaró: Meta siempre ha sido un firme defensor del código abierto, y está muy orgulloso de estos lanzamientos.

Zuckerberg también publicó un artículo en el sitio web oficial de Meta, proponiendo ofrecer IA gratuita y potente a miles de millones de personas, con la esperanza de así empoderar a los individuos y contrarrestar el poder de las grandes instituciones.

Dirección del artículo: https://www.meta.com/thefutureisforeveryone/

En una declaración claramente dirigida a empresas como Google, Anthropic y OpenAI, escribió: La mayoría de los demás laboratorios se centran en crear IA para empresas, gobiernos u otras instituciones. Si estos laboratorios terminan liderando, el equilibrio de poder se inclinará más hacia las grandes instituciones, no hacia los individuos.

Estos compromisos significan que Meta está regresando a su estrategia de IA abierta, utilizada anteriormente para diferenciarse de sus competidores.

A principios de este año, Meta, alegando problemas de seguridad, no abrió los pesos subyacentes de Muse Spark. Mientras la competencia entre las principales empresas de IA se intensifica, una pregunta central es: ¿hasta qué punto debe abrirse la tecnología de IA más poderosa?

Sin embargo, al volver a abrazar la vía abierta, Zuckerberg recibió casi unanimidad de aplausos en los comentarios.

Yann LeCun raramente brindó sus aplausos a su antiguo empleador.

Un usuario comentó: "¡Esto es genial! Zuckerberg realmente ha regresado con fuerza."

"Amamos open AI (guiño)"

Meta vuelve a jugar la carta del "código abierto"

Muse Glimmer es el primer modelo de pesos abiertos de Meta desde Llama 4, y también el primer modelo publicado por Meta bajo la licencia Apache 2.0.

Las series Llama anteriores utilizaban una licencia personalizada con restricciones para ciertos escenarios comerciales. Apache 2.0 es mucho más permisiva: las empresas pueden desplegarla directamente, seguir afinándola, desarrollar modelos derivados e integrarlos en sus productos.

Muse Glimmer se destila a partir de Muse Spark, con un total de aproximadamente 29.6 mil millones de parámetros, incluido un codificador visual de unos 1.8 mil millones. El modelo admite entrada de texto e imágenes, tiene un contexto de 128K, y refuerza especialmente el razonamiento de múltiples pasos, el uso de herramientas y la recuperación de fallos. Su posicionamiento es ser la base de Agent en dispositivos personales.

Los Agent tradicionales en la nube requieren una carga continua de archivos, mensajes y contexto de trabajo; cuanto más larga sea la tarea, más llamadas y facturas de Token. Al desplegarse localmente, los datos pueden permanecer en el dispositivo, y es más fácil controlar la latencia y el costo de inferencia.

La barrera de hardware persiste. Los pesos BF16 de Muse Glimmer ocupan casi 60GB, difícilmente soportables por un ordenador común. La versión cuantizada de 4 bits proporcionada por Meta comprime el modelo de lenguaje a menos de 20GB, ejecutable en entornos con 24GB o 32GB de memoria de video.

Lo de "ejecutable en un ordenador personal" se refiere más precisamente a un Mac de alta gama o un PC con tarjetas gráficas como la RTX 5090.

En cuanto a eficiencia de parámetros, Muse Glimmer presenta buenos resultados.

Artificial Analysis le otorga un índice de inteligencia de 35 puntos, 21 puntos más alto que Llama 4 Maverick. Es cercano a los 36 puntos de Kimi K2.5, ligeramente inferior al Qwen3.6 27B y Ling 3.0 Flash de tamaño similar, ambos con 38 puntos.

En las evaluaciones de Agent publicadas por Meta, Muse Glimmer obtuvo 75.5 puntos en MCP Atlas, superando los 62.5 de Qwen3.6 27B; en DeepSearch QA logró 74.6 puntos, también ligeramente por encima de los 71.1 de este último. En τ3-Banking, que evalúa el uso de herramientas, obtuvo 23.5 puntos, liderando entre modelos de su categoría.

Las evaluaciones independientes también revelaron deficiencias. Muse Glimmer obtuvo 953 Elo en GDPval-AA v2, por debajo de la línea base humana de 1000 puntos, y también por detrás de los 1141 de Qwen3.6 27B. Su tasa de alucinación en la evaluación AA-Omniscience fue del 82%, frente al 49% de Qwen3.6 27B. En Terminal-Bench 2.1, Muse Glimmer alcanzó el 52%, también inferior al 61% de Qwen3.6 27B.

Por lo tanto, Muse Glimmer es adecuado para tareas locales de llamadas a herramientas y ejecución de procesos; para tareas que requieren alta precisión de conocimiento, aún necesita combinarse con recuperación y revisión humana.

Zuckerberg compite por la narrativa del poder de la IA

Para Zuckerberg, el núcleo de la competencia en IA se reduce a dos preguntas: quién obtendrá la superinteligencia y qué harán las personas con ella.

Él espera entregar "superinteligencia personal" a miles de millones de usuarios, permitiendo que la IA participe en asuntos cotidianos como salud, carrera, finanzas, intereses y relaciones interpersonales.

Esta propuesta vincula los modelos abiertos con la autonomía personal, y desafía directamente la vía de código cerrado de empresas como OpenAI y Anthropic.

Zuckerberg se opone a usar riesgos de seguridad como defensa para la concentración de capacidades.

Cree que entregar la IA más potente a un puñado de instituciones ya crea nuevos riesgos de poder. Los modelos abiertos pueden ser examinados por más desarrolladores, los fallos son más fáciles de exponer y reparar, y los individuos pueden personalizar la IA según sus necesidades.

También defiende la destilación de modelos.

OpenAI y Anthropic han acusado recientemente a empresas chinas de utilizar la salida de modelos estadounidenses cerrados para entrenar sus propios modelos. Zuckerberg enfatiza que las personas deben conservar el principio de "aprender de la información observable". También se opone a restringir modelos abiertos en el extranjero, abogando porque los modelos abiertos estadounidenses, mediante la competencia, se conviertan en los mejores del mundo.

Sin embargo, Meta no evade todos los problemas de seguridad.

Zuckerberg propone que los directores independientes de Meta aprueben los estándares de seguridad necesarios para abrir modelos; la empresa también puede proporcionar puntos de control intermedios del entrenamiento al gobierno para detectar riesgos antes.

Detrás del código abierto, también hay negocios de ecosistema y potencia de cálculo

El regreso de Meta a los pesos abiertos en este momento también responde a presiones reales.

Los modelos abiertos chinos están reduciendo rápidamente la brecha con los modelos cerrados líderes estadounidenses. DeepSeek, Kimi y Qwen continúan mejorando el rendimiento, y expanden su influencia con precios bajos, personalización y despliegue local. Si las empresas estadounidenses continúan restringiendo los pesos, el ecosistema global de desarrolladores podría migrar más rápido a otros proveedores.

Meta necesita recuperar a estos desarrolladores. Muse Glimmer reduce el umbral de despliegue local, mientras Muse Spark 1.2 eleva el límite de capacidad. Ambos modelos pueden cubrir dispositivos personales, despliegues empresariales privados y servicios en la nube.

La apertura también puede generar demanda para las inversiones en computación de Meta. Meta planea invertir hasta 145 mil millones de dólares este año en infraestructura de IA, mientras prepara su negocio de computación en la nube. Los pesos del modelo pueden ser gratuitos, pero la inferencia, alojamiento y herramientas de desarrollo aún pueden generar ingresos. La apertura expande el ecosistema, los servicios en la nube captan la comercialización.

El fondo comunitario de 10 mil millones de dólares para centros de datos, anunciado el mismo día, también sirve a este plan. Meta necesita construir más centros de datos y aliviar las preocupaciones de las comunidades locales sobre electricidad, agua y uso de la tierra. La apertura tecnológica, las propuestas políticas y la expansión de infraestructura forman así una línea continua.

Muse Glimmer por sí solo no es suficiente para reescribir el panorama de modelos. Su importancia radica en que Meta ha vuelto al campo de los pesos abiertos y ha ofrecido un producto usable orientado a Agent local.

Si Meta abre Muse Spark 1.2 según lo planeado, la competencia entre abierto y cerrado se intensificará aún más.

A continuación, la industria debe responder tres preguntas: qué capacidades pueden abrirse, quién asume los costos y quién establece las reglas.

Enlaces de referencia:

https://x.com/ArtificialAnlys/status/2086916150278111551

https://www.ft.com/content/4e3957f8-ea7c-4c46-a3de-cdce8e526878?syn-25a6b1a6=1

https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-10/meta-releases-muse-glimmer-ai-model-people-can-run-on-their-laptop?srnd=phx-technology

Este artículo proviene del WeChat público "机器之心" (ID: almosthuman2014), autor: 关注AI的

Preguntas relacionadas

Q¿Qué anunció Meta recientemente respecto a sus modelos de IA?

AMeta anunció el lanzamiento de los parámetros subyacentes de su nuevo modelo de IA de código abierto, Muse Glimmer, y prometió liberar los pesos del modelo más potente, Muse Spark 1.2, en las próximas semanas.

Q¿Cuál es la postura de Mark Zuckerberg sobre el código abierto en IA?

AMark Zuckerberg defiende firmemente el código abierto en IA, argumentando que proporciona acceso gratuito y poderoso a miles de millones de personas, empodera a los individuos y contrarresta el poder concentrado en grandes instituciones.

Q¿Qué licencia utiliza el modelo Muse Glimmer y por qué es significativa?

AMuse Glimmer utiliza la licencia Apache 2.0, que es más permisiva que las licencias personalizadas anteriores de Meta, permitiendo a las empresas implementar, ajustar y desarrollar modelos derivados libremente.

Q¿Cuáles son las fortalezas y debilidades principales de Muse Glimmer según los evaluadores independientes?

AMuse Glimmer destaca en tareas de razonamiento, uso de herramientas y ejecución de procesos como agente local. Sin embargo, muestra limitaciones en tareas que requieren conocimiento de alta precisión, como una tasa de alucinación del 82% en AA-Omniscience.

Q¿Cuáles son las motivaciones estratégicas detrás del regreso de Meta al código abierto según el artículo?

ALas motivaciones estratégicas incluyen recuperar a los desarrolladores frente a la creciente competencia de modelos abiertos chinos, expandir el ecosistema para futuros servicios comerciales en la nube y justificar sus grandes inversiones en infraestructura de computación.

Lecturas Relacionadas

El cofundador de Google, Brin, asume urgentemente el equipo de Gemini, pero "la versión 3.5 Pro ha sido cancelada"

Alerta: no esperes la llegada de Gemini 3.5 Pro. Anunciado para junio, este modelo insignia de Google aún no está disponible, y según el informe de SemiAnalysis, habría sido cancelado silenciosamente. Este retraso deja a Google sin un contendiente de gama alta en la intensa competencia actual de modelos de IA, donde OpenAI y Anthropic siguen avanzando. Mientras tanto, Google ha lanzado otros modelos de la familia Flash (3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite...), pero estos priorizan la velocidad y la eficiencia sobre capacidades complejas de razonamiento, quedando rezagados en rankings públicos. SemiAnalysis incluso duda de que el próximo Gemini 4 pueda revertir la situación. Esta crisis coincide con una importante agitación interna. Demis Hassabis, CEO de DeepMind, ha sido relevado de la gestión diaria, y el cofundador Sergey Brin ha regresado para involucrarse profundamente en la estrategia de Gemini, una señal de la preocupación al más alto nivel. Además, varias renuncias clave (como Jeff Dean y Noam Shazeer) han sacudido al equipo. Un desafío subyacente podría ser la asignación de recursos. Aunque Google posee ventajas en chips TPU e infraestructura, destina una parte significativa de su potencia de cálculo a través de Google Cloud a su competidor Anthropic, lo que podría estar limitando los recursos para su propio equipo de modelos de vanguardia. En medio de esto, Google prueba versiones de su página principal sin el botón de "Búsqueda" independiente, sugiriendo un futuro donde la IA generativa sea el núcleo de la interacción. La pregunta ahora es si Google podrá reorganizarse internamente y priorizar sus recursos para recuperar el liderazgo en la carrera de la IA.

marsbitHace 16 min(s)

El cofundador de Google, Brin, asume urgentemente el equipo de Gemini, pero "la versión 3.5 Pro ha sido cancelada"

marsbitHace 16 min(s)

Trading

Spot
活动图片