Meta anunció dos nuevos modelos de IA el 12 de octubre de 2026: Muse Wonder y una versión más grande llamada Muse Wonder Full. Ambos obtuvieron puntuaciones de primer nivel en el Artificial Analysis Intelligence Index: Muse Wonder Full alcanzó 56 puntos y Muse Wonder, 52. Estas puntuaciones los sitúan entre los principales modelos de frontera lanzados por otras empresas.
En qué se diferencian los modelos
Muse Wonder Full incorpora dos funciones que Meta llama «Active Memory» —la capacidad de conservar datos clave durante una conversación— y «Active Focus», que permite al modelo perseverar en problemas difíciles, probar distintos enfoques y hacer preguntas de seguimiento. Ambos modelos pueden procesar hasta un millón de tokens y aceptar texto, imágenes, video y audio.
Por ahora, la versión completa solo está disponible para quienes usan la plataforma Muse Code de Meta, mientras que Muse Wonder, el modelo más pequeño, pronto se ofrecerá mediante la aplicación Muse a suscriptores de pago y a través de la API de Meta.
Rendimiento y precio
En la prueba Terminal-Bench 4.0, Muse Wonder Full elevó su tasa de éxito del 33 % al 57 % y quedó entre los tres mejores en seis de diez pruebas. También mejoró en programación: Muse Wonder Full obtuvo 68 puntos en el Coding Agents Index, igualando a los principales modelos de Anthropic y otras empresas. Sin embargo, sus conocimientos fácticos siguen por debajo de los de la competencia: obtuvo solo 30 puntos en la prueba AA-Omniscience.
Los costos han aumentado considerablemente. Según Artificial Analysis, ejecutar Muse Wonder cuesta $4.52 por tarea en el Intelligence Index, cerca de tres veces más que los $1.60 que costaba el anterior Muse Spark 1.3. El precio por tokens ahora es de $4 por millón de tokens de entrada y $20 por millón de tokens de salida, frente a $1.25 y $4.25, respectivamente, antes.
Por qué importa
Para desarrolladores y empresas, los nuevos modelos Muse ofrecen mejores capacidades de programación y una mayor persistencia en las tareas, pero también elevan los costos por tarea y por token. Los usuarios tendrán que sopesar las mejoras de rendimiento frente al aumento de precio, especialmente si ejecutan muchas instrucciones de gran escala.
