Meta liberará "pronto" una versión con pesos abiertos de su modelo insignia Muse Spark, prometió el director ejecutivo Mark Zuckerberg en una publicación en X el miércoles.
Mientras tanto, Muse Spark 1.3, la versión más capaz, menos verborreica y más eficiente del modelo, ya está operativa en el servicio de API de la matriz de Facebook y en Muse Code CLI.
Desde el lanzamiento de Muse Spark en abril, Meta ha publicado varios refinamientos para mantener la presión sobre la competencia y convencer a sus inversionistas de que su desbocado gasto de capital no fue en vano.
¿Qué cambia en la versión 1.3?
La actualización trae mejoras notorias, en particular para quienes usan el modelo con agentes de inteligencia artificial y asistentes de programación, algo bienvenido considerando que OpenClaw 2.0 también apareció esta semana.
Según Meta, el modelo debería desempeñarse mejor en cargas de trabajo de horizonte largo y ser más realista respecto de lo que puede y no puede hacer, en vez de quemar tokens tropezando una y otra vez por caminos sin salida. En particular, la empresa sostiene que el modelo debería consultar al humano con más frecuencia cuando la ruta correcta no está clara.
"Muse Spark 1.3 hace preguntas aclaratorias cuando los prompts son ambiguos, pide ayuda al usuario cuando se queda atascado y confirma antes de tomar acciones de consecuencia", explicó la red social en una publicación de blog.
Estas mejoras traen además el beneficio de reducir la cantidad de turnos y de tokens necesarios para completar una tarea, lo que debería abaratar todavía más el uso de un modelo de frontera que ya era relativamente económico.
¿Cómo se compara con la competencia?
Meta afirma que, comparado con Muse 1.2, el modelo nuevo entrega ganancias sólidas en un rango amplio de pruebas de referencia.
Las mediciones independientes de Artificial Analysis ya mostraban a Spark 1.2 como un competidor serio, con rendimiento a la par de GPT 5.6 Terra y de GLM 5.3 Flash de Z.AI. Los últimos resultados de la casa de benchmarks respaldan en buena medida lo que dice Meta: un salto de 4 puntos en inteligencia general, que lo deja en empate técnico con GPT 5.6 Sol, Claude Opus 5 y Grok 4.6 High.
¿Cuánto cuesta usarlo?
Para quien no quiera pagar la tarifa estándar y no le moleste tener límites de uso más bajos ni que Meta revise sus prompts para entrenar, el nivel de contribuidor ofrece descuentos pronunciados: 0,002 dólares por millón de tokens de entrada cacheados, 0,10 dólares por millón de tokens de entrada y 0,20 dólares por millón de tokens de salida.
Puesto en moneda local, ese nivel deja el millón de tokens de entrada en torno a los 95 pesos chilenos y el de salida cerca de 190 pesos, al tipo de cambio de comienzos de septiembre. Es una diferencia de orden de magnitud frente a los modelos de frontera de pago completo, y explica por qué varios equipos regionales están mirando a Meta para tareas de volumen alto y criticidad baja.
El compromiso, claro está, es entregar los prompts como material de entrenamiento, algo que descarta de plano cualquier flujo con datos de clientes o información regulada.
