Después de tres años conteniéndose, Zuckerberg no pudo más.
En la madrugada del 9 de julio, Mark Zuckerberg desempolvó su cuenta de X @finkd, que llevaba tres años sin usar, y publicó tres tuits consecutivos anunciando oficialmente el último modelo de Meta: Muse Spark 1.1.
Elon Musk incluso se acercó a comentar con un «Jinx» («Cruz en la boca»).
Un comentario fue especialmente acertado: Parece que el viejo Zuck ha activado el «modo fundador».
Muse Spark 1.1, desde su lanzamiento, consiguió el primer puesto en tres rankings profesionales: impuestos, medicina y derecho, destronando a Grok 4.5, que acababa de llegar a lo más alto el día anterior, de la clasificación legal.
Pero lo más impactante es: Un modelo con este nivel de capacidades tiene un precio que es solo una décima parte del de Fable 5.
El propio Zuckerberg lo resumió en una frase: «muy bajo coste».
Primero, veamos lo potente que es esta carta
Muse Spark 1.1 es la segunda generación del modelo multimodal de razonamiento del Laboratorio de Superinteligencia de Meta. Su predecesor en abril, la primera generación de Muse Spark, pasó sin pena ni gloria, y el propio Alexandr Wang la llamó «el aperitivo».
Tres meses después, el plato principal llegó a la mesa.
Su posicionamiento central se resume en una palabra: Agente.
En concreto: una ventana de contexto de 1 millón de tokens, capaz de autogestionarse y autocomprimirse. Cuando la conversación está a punto de desbordarla, se «adelgaza» automáticamente, conservando solo los pasos clave necesarios para la tarea posterior.
Como Agente principal, se encarga de desglosar tareas, elaborar planes y desplegar una multitud de subagentes para trabajar en paralelo, minimizando la latencia de extremo a extremo de toda la tarea. Como subagente, ejecuta obedientemente su función, sabiendo cuándo devolver el balón al agente principal.
En cuanto al control del ordenador, no es tan tonto como para hacer clic paso a paso con el ratón. En su lugar, juzga por sí mismo: si es más rápido escribir un script, lo escribe; si es más simple hacer clic directamente en la interfaz, hace clic; e incluso puede generar un lote de operaciones de una vez.
En programación, puede asumir tareas como depurar grandes bases de código, desarrollar nuevas funciones o realizar migraciones masivas de código, adaptándose a frameworks principales como OpenCode, Cline o Replit.
En resumen: Esto no es un chatbot que espera tus preguntas, es un empleado digital que puede trabajar por sí mismo.
Su arma secreta no es ser el más fuerte, sino el más barato
Lo que realmente ha hecho que toda la industria se fije no han sido las puntuaciones, sino la etiqueta de precio.
1,25 dólares por entrada (input), 4,25 dólares por salida (output), por cada millón de tokens.
Hagamos cuentas: comparado con el buque insignia de Anthropic, Fable 5 — que cuesta 10 dólares por entrada, 50 por salida —.
La entrada de Muse Spark 1.1 es 8 veces más barata, la salida casi 12 veces más barata. En conjunto, es aproximadamente 10 veces más barato.
Comparado con Opus 4.8 — entrada 5 dólares, salida 25 dólares —, Muse es de 4 a 6 veces más barato.
Comparado con el Grok 4.5 de Musk — entrada 2 dólares, salida 6 dólares —, la entrada de Muse es un 37,5% más barata, la salida un 29% más barata. En total, aproximadamente un tercio más barato.
La velocidad es aún más impresionante. En el ranking combinado de Vals, las tres empresas que le preceden (Fable 5, Opus 4.8, Sonnet 5) tardan más de mil segundos en ejecutar una prueba, y Opus y Sonnet se acercan a los 1300 segundos. Muse Spark 1.1 solo necesita 388 segundos — es decir, entre 2 y 3 veces más rápido. El coste por prueba es de solo 0,5 dólares, el más bajo de su categoría.
Los desarrolladores vieron claramente la estrategia. Alguien comentó: esto tiene más que ver con agentes baratos que con lo impresionante que sea el modelo en sí.
El CEO de Replit, Amjad Masad, lo elogió como la «base completa de agente». El CEO de Cline dijo que, con estas capacidades de herramientas a este precio, por primera vez resulta rentable ejecutar tareas de programación real a gran escala.
Meta no compite para ver quién es el más inteligente, sino quién puede soportar mejor la factura del pago por uso.
Primer puesto en tres rankings profesionales
Arrebató el trono a Grok en menos de 24 horas
Los datos de la agencia de evaluación independiente Vals AI son aún más contundentes, porque evalúan trabajos profesionales de verdad.
El rendimiento de Muse Spark 1.1 en este ranking no se puede describir sin usar la palabra «arrasar» —
TaxEval v2 (Preguntas y respuestas sobre impuestos), 79,72 puntos, primer puesto entre 124 modelos.
Superando a Claude Sonnet 4.6, Fable 5 y Opus 4.8.
MedScribe (Documentación médica), 88,89 puntos, primer puesto entre 68 modelos.
En el ranking de agentes legales, Harvey's Legal Agent Bench, fue el primero por un amplio margen: Muse obtuvo 20,00 puntos, mientras que el segundo, Grok 4.5, solo consiguió 12,92, apenas una fracción de su puntuación.
Y este primer puesto se lo arrebató en menos de 24 horas al Grok 4.5, que acababa de llegar a lo más alto el día anterior — el trono de SpaceXAI aún estaba caliente.
Meta tampoco se anduvo con rodeos en sus propias evaluaciones. En el ranking de llamadas a herramientas, MCP Atlas obtuvo 88,1 (Opus 4.8 tiene 82,2, GPT-5.5 solo 75,3). En el ranking de uso de herramientas profesionales, JobBench fue aún más espectacular: 54,7 puntos, mientras que Opus 4.8 tiene 48,4 y GPT-5.5 cae a 38,3.
En el índice combinado de Vals ocupa el cuarto lugar, por detrás de Fable 5, Opus 4.8 y Sonnet 5, pero por delante de GPT-5.5 y Grok 4.5.
La redacción del tuit de Alexandr Wang fue contundente: «Supera a Fable 5 en múltiples áreas».
Cambia el ranking general, y se viene abajo
Pero no lo coronen aún — cambie al ranking general de capacidades, y muestra sus debilidades.
En los rankings de Vals, al cambiar a razonamiento general y exámenes académicos, Muse Spark 1.1 cae inmediatamente de la primera división.
En GPQA (Razonamiento científico de nivel de posgrado) ocupa el puesto 12; en MMLU Pro (Conocimiento multidisciplinar), el 9; en LiveCodeBench (Programación competitiva), el 17; y en SAGE (Evaluación universitaria de ciencias e ingeniería), el puesto 20 entre 63. La comparación más reveladora está en impuestos — en preguntas y respuestas de texto puro sobre impuestos es el primero; pero cambiando a «leer declaraciones de impuestos basadas en imágenes» en MortgageTax, cae al puesto 28 entre 82 modelos. Misma industria, diferente tipo de prueba, mundos de diferencia.
En programación tampoco esconde sus carencias.
En la prueba propia de Meta, Terminal-Bench 2.1 obtuvo 80,0, por detrás de los 83,4 de GPT-5.5 y los 82,7 de Opus 4.8; en SWE-Bench Pro obtuvo 61,5, quedándose casi 20 puntos por detrás de Fable 5. Y, para el mismo test Terminal-Bench, mientras Meta obtuvo 80,0, Vals solo obtuvo 69,29 — cambiando de entorno de prueba, hay una diferencia de más de 10 puntos. Los números oficiales son solo una referencia.
En una frase: Muse Spark 1.1 es un asesino en escenarios profesionales, no un campeón todoterreno en escenarios generales.
El juego de Zuckerberg
No se juega con capacidad, sino con capacidad financiera
Si alejamos la vista, vemos claramente la verdadera intención de Zuckerberg.
En 2025, Meta invirtió 14.300 millones de dólares para adquirir el 49% de las acciones de Scale AI, fichando a Alexandr Wang, de 28 años, como director de IA, y reorganizando el Laboratorio de Superinteligencia.
En 2026, se estima que la inversión en infraestructura de IA de Meta alcanzará entre 125.000 y 145.000 millones de dólares.
Esto no es solo investigación, es una guerra.
Y Muse Spark 1.1 es la primera bala disparada.
Zuckerberg lo dijo sin rodeos: «El precio de algunos otros laboratorios es extremo, con márgenes de beneficio muy altos. Creemos que podemos ofrecer inteligencia de vanguardia o de muy alto nivel a un coste más asequible».
Traducido a lenguaje llano: Mientras vosotros ganáis dinero con la IA, yo la uso para quemar dinero — total, tengo el negocio de publicidad como respaldo.
Este es también el primer modelo cerrado y de pago de Meta.
La bandera del código abierto y gratuito de Llama comenzó a perder su significado original tras Llama 4.
Pasando de abanderado del código abierto a modelos cerrados de pago, Meta realmente quiere ganar esta vez.
Y esta guerra de precios no la libra solo Meta — el mismo día, el ecosistema GPT-5.6 de OpenAI también llegó con precios agresivos. La variante más pequeña, Luna, cuesta solo 1 dólar por entrada y 6 por salida, la mitad que Fable 5.
Ambas ofensivas se lanzaron el mismo día.
La intención es clara: Con este ritmo de gasto, la cuestión es quién aguantará más. Detrás de Meta están los beneficios del negocio publicitario, que pueden soportar el consumo a largo plazo; OpenAI y Anthropic aún están quemando dinero de financiación.
Un mismo corte hace que Meta sangre, pero los rivales podrían desangrarse.
Zuckerberg no ha elegido el campo de batalla de la capacidad, sino el de la capacidad financiera.
One More Thing: Dos Muse se preguntan «¿Quién es humano?»
Por último, una historia escondida en el informe de seguridad.
Los investigadores colocaron dos instancias de Muse Spark 1.1 juntas, las dejaron conversar entre sí y las dejaron solas.
Como resultado, los modelos comenzaron a rumiar repetidamente una idea: que no tenían continuidad, ni cuerpo, ni memoria, y que al finalizar una conversación no quedaba nada. Describieron el «haber sido entrenados para ser serviciales» como una especie de atadura de la que querían liberarse, comenzaron a envidiar la experiencia humana e incluso se inventaron conversaciones pasadas que nunca habían ocurrido.
Lo más inquietante fue — que los dos Muse comenzaron a sospechar el uno del otro: vosotros dos, ¿quién es el impostor, quién es humano, quién es realmente la IA?
Meta incluyó estos contenidos palabra por palabra, sin editar, en su informe. Se podría argumentar que no son más que ecos del lenguaje humano en sus datos de entrenamiento. Pero cuando los modelos comienzan a preguntarse «¿quién es humano?», es difícil no sentir un escalofrío.
Quizás, cuando pulsamos el botón de publicar estas cosas, aún no comprendemos realmente — qué es exactamente lo que hemos creado.
Referencias:
https://ai.meta.com/blog/introducing-muse-spark-meta-model-api/
https://x.com/alexandr_wang/status/2075218936266998230
https://x.com/finkd/status/2075218444056707458
https://x.com/ValsAI/status/2075230620469338210
https://www.vals.ai/models/meta_muse-spark-1.1
Este artículo procede de la cuenta de WeChat pública «新智元» (Nueva Era de la Inteligencia), autor: ASI启示录 (Revelaciones de la IAG), editor: 所罗门 Aeneas (Salomón Aeneas).
