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Meta presenta Muse Wonder y Muse Wonder Full, sus modelos más capaces para tareas de agente
Redacción de IA en un minuto · Editor: Jon Elgezabal
En 30 segundos
Meta estrena la serie Muse Wonder, con dos modelos de IA orientados a que un agente resuelva encargos de derecho, finanzas, salud y programación. Muse Wonder se puede usar desde hoy en Meta Model API y en Muse Code, y Muse Wonder Full queda para quienes tienen suscripción a Muse Code. Los dos incorporan Active Memory, que conserva datos de una conversación a otra, y Active Focus, que evita que abandonen una tarea difícil.
Meta ha presentado hoy la serie Muse Wonder, catorce meses después de empezar a reformar su trabajo en IA.
La serie incluye Muse Wonder y Muse Wonder Full, sus modelos más capaces hasta la fecha, pensados para tareas de agente personales y profesionales en el derecho, las finanzas y la salud, además de la programación. Como ejemplos, Meta cita tramitar una reclamación a un seguro, entender un contrato de alquiler o crear una aplicación que funcione. Los dos parten del trabajo hecho con Muse Spark, el primer modelo de su nuevo laboratorio, anunciado en abril, como recuerda Wired.
Muse Wonder ya está disponible en Meta Model API, su API para desarrolladores, y en Muse Code, su herramienta para programar con IA. Muse Wonder Full también está ya disponible, para los suscriptores de Muse Code. Muse Wonder llegará pronto a más partes de Muse, su agente personal, primero para suscriptores. La nota de Meta no da precios ni fecha para esa llegada.
Los modelos traen dos novedades. Active Memory recuerda lo importante entre conversaciones y recupera los detalles útiles para la tarea en curso. Active Focus mantiene al modelo trabajando hacia el objetivo cuando la tarea se complica: prueba otros caminos, se recupera de los errores, pide aclaraciones si las necesita y consulta antes de dar un paso importante.
Meta dice que los ha entrenado para no compartir información privada sin permiso y para rechazar peticiones de ayuda con actos dañinos, sin impedir que desarrolladores y equipos de seguridad los usen para buscar fallos en su propio código. Añade que los publica conforme a su marco Meta Superintelligence Scaling Framework y que pronto publicará un informe completo con más evaluaciones de seguridad.
Wired recoge que Meta sitúa la versión más grande justo por debajo de Claude Opus 5.5, el mejor modelo de Anthropic, y por encima de Claude Fable 5.1 en el Artificial Analysis Intelligence Index, un índice muy usado que resume en una nota las capacidades de los modelos. También afirma que supera a esos dos y a GPT-6 Astra, de OpenAI, en algunas pruebas especializadas, entre ellas las de trabajo con documentos legales y de creación de software. El mismo medio recuerda que estas pruebas no siempre reflejan el rendimiento en el uso real y señala que Meta no ha detallado cómo construyó ni entrenó los modelos.
La reforma de la que habla Meta pasó el año pasado, cuenta Wired, por invertir miles de millones en Meta Superintelligence Labs, un laboratorio recién creado, y por fichar para dirigirlo a Alexandr Wang, antiguo consejero delegado de Scale AI.
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Meta llevaba tiempo fuera del grupo de cabeza y este lanzamiento la devuelve a él, al menos según los resultados que da la propia compañía y que Wired recuerda que no siempre reflejan el uso real. Lo práctico está en otra parte: la memoria entre conversaciones y la constancia ante una tarea difícil son justo lo que falla cuando se le encarga a un agente un trabajo largo. Que el modelo salga primero en la API y en la herramienta de programación indica a quién se dirige Meta de entrada: a quienes construyen productos, no al público general. Para un despacho, una asesoría o una consulta, la pregunta pendiente es la fiabilidad, y ahí falta el informe de seguridad prometido. Hasta que llegue, lo sensato es probarlo con tareas acotadas y sin datos sensibles.
Fuente oficial: Meta · Redactada con ayuda de IA: cómo hacemos las noticias
