Madrid, 9 de julio de 2026.- Meta ha presentado su modelo de inteligencia artificial (IA) actualizado Muse Spark 1.1, que llega con capacidades mejoradas en el razonamiento multimodal y la codificación, diseñado para llevar a cabo tareas de agentes con avances en el uso de herramientas y ordenadores.
El equipo de Superintelligence Labs de Meta lanzó su nueva familia de modelos de IA Muse en abril de este año debutando con Spark. Ahora, Meta ha presentado Muse Spark 1.1 como su evolución, con mejoras que amplían “los límites de eficiencia y el rendimiento” y que, junto su modelo de generación de imágenes recién presentado, Muse Image, continúa impulsando a la compañía a su visión de la superinteligencia personal.
Concretamente, Meta ha subrayado las capacidades mejoradas de Muse Spark 1.1 en tareas de agentes personales, que requieren de planificación y gestionar una variedad de aplicaciones y servicios externos. Además, puede abordar proyectos complejos con mucha más rapidez que la versión anterior, al estar entrenado para “orquestar sistemas multiagente y optimizar la latencia de extremo a extremo”.
Así lo ha dado a conocer la compañía en un comunicado en su blog, donde ha especificado que el nuevo modelo, como agente principal, puede recopilar contexto, elaborar un plan y delegar la ejecución a subagentes paralelos.
Meta también ha especificado que Muse Spark 1.1 puede gestionar su ventana de contexto de 1 millón de tokens, con capacidad para recordar sus acciones anteriores, recuperando información de otros trabajos y conservando el código de los pasos críticos. Como resultado de todo ello, en evaluaciones de terceros, destaca por superar al modelo Opus 4.8 de Anthropic en JobBench, MCP Atlas y DeepSearchQA.
Igualmente, Muse Spark 1.1 también sobresale en flujos de trabajo informáticos, adaptándose a los requisitos cambiantes y con capacidad para navegar por interfaces desconocidas sin apenas necesidad de intervención humana.
Por otra parte, en el apartado de codificación, el rendimiento del nuevo modelo también ha mejorado en tareas reales que involucren bases de código “extensas y complejas”, como ha asegurado la compañía. Esto se traduce en que permite diagnosticar y corregir errores, implementar nuevas funciones en sistemas empresariales y realizar migraciones de código a gran escala, entre otras tareas que ha ejemplificado Meta.
De hecho, Muse Spark 1.1 sobresale en casos de uso como creación de aplicaciones web, donde ha avanzado notablemente en comparación a la versión original en evaluaciones como Vibe Code Bench v1.1 y SWE Atlas-Codebase QnA.
En lo relativo al razonamiento multimodal, Meta ha asegurado que puede interactuar con entornos reales y generar resultados correctos, por ejemplo, puede describir de forma detallada imágenes y vídeos o generar “artefactos visuales a partir de código”.
En la práctica, el modelo puede “analizar imágenes y audio, preservar detalles a lo largo de un flujo de trabajo extenso y utilizar esos detalles al operar computadoras en nombre del usuario”, como ha explicado la tecnológica.
Finalmente, la compañía ha incidido en que Muse Spark 1.1 está preparado para la ciberseguridad, con una “fuerte resistencia” a los ‘jailbreaks’ directos y a los ataques indirectos mediante datos no confiables, inyección de ‘prompts’ y ataques dirigidos a desarrolladores.
Con todo, Muse Spark 1.1 ya está disponible mediante la API de vista previa pública Meta Model para desarrolladores en Estados Unidos, de manera que puedan probar sus capacidades.
Europa Press
