Meta presentó Muse Spark 1.1, una nueva versión de su modelo de inteligencia artificial desarrollada por Meta Superintelligence Labs que incorpora mejoras en razonamiento multimodal, programación y automatización de tareas mediante agentes. El modelo ya está disponible en vista previa pública para desarrolladores de Estados Unidos a través de la nueva Meta Model API y también puede utilizarse en el modo “Thinking” de Meta AI.
La actualización sucede a Muse Spark, presentado en abril de este año. Según la compañía, el nuevo modelo mejora la relación entre rendimiento y eficiencia y forma parte de la estrategia de Meta para desarrollar sistemas de “superinteligencia personal”, junto con el reciente lanzamiento de Muse Image.
Entre las novedades, Muse Spark 1.1 amplía sus capacidades para ejecutar tareas que requieren planificación y coordinación entre varias aplicaciones y servicios externos. Meta explicó que el modelo puede recopilar información, elaborar un plan de trabajo y repartir la ejecución entre varios subagentes que operan en paralelo, lo que reduce el tiempo necesario para completar proyectos complejos.
El sistema admite un contexto de hasta un millón de tokens. Esa capacidad le permite recordar acciones previas, recuperar información de trabajos anteriores y conservar el código de las etapas críticas de un proyecto. Meta aseguró que, en evaluaciones de terceros, Muse Spark 1.1 obtuvo mejores resultados que Opus 4.8 de Anthropic en pruebas como JobBench, MCP Atlas y DeepSearchQA.
La compañía también informó que el modelo fue entrenado para desenvolverse en flujos de trabajo distribuidos entre distintas aplicaciones. Puede mantener el contexto durante sesiones prolongadas, adaptarse a cambios en una tarea y decidir cuándo conviene automatizar un proceso mediante scripts o interactuar directamente con una interfaz.
En programación, Meta afirmó que Muse Spark 1.1 mejora el desempeño en bases de código extensas y complejas. Entre otras funciones, puede localizar y corregir errores, incorporar nuevas características en sistemas empresariales y ejecutar migraciones de código a gran escala. La empresa también reportó avances en el desarrollo de aplicaciones web y en tareas de respuesta automática sobre grandes volúmenes de información.
Las mejoras alcanzan además al razonamiento multimodal. El modelo puede analizar imágenes, video y audio, generar descripciones detalladas y utilizar esa información durante flujos de trabajo prolongados. Como ejemplo, Meta mostró un caso en el que el sistema extrae fotografías de un video y crea automáticamente una publicación para Facebook Marketplace.
Antes de su lanzamiento, Muse Spark 1.1 fue sometido a evaluaciones de seguridad bajo el Advanced AI Scaling Framework de Meta. La empresa indicó que el modelo mostró resistencia frente a ataques de jailbreak, inyección de prompts, datos no confiables y ataques dirigidos a desarrolladores, además de registrar menores tasas de alucinaciones y de comportamiento complaciente (sycophancy).
Con este lanzamiento, Meta abrió la vista previa pública de la Meta Model API, que permitirá a los desarrolladores integrar Muse Spark 1.1 en aplicaciones y probar sus capacidades.
