Meta lanza Muse Wonder y Wonder Full, sus modelos de IA más potentes
Meta ha lanzado Muse Wonder y Muse Wonder Full, sus modelos de inteligencia artificial más capaces hasta la fecha. La compañía los presenta como sistemas de frontera diseñados para agentes personales y profesionales capaces de programar, utilizar ordenadores, analizar documentos y mantener tareas complejas en marcha durante horas.
El anuncio es importante porque marca un cambio de escala respecto a Muse Spark, la familia ligera y rápida que Meta había priorizado hasta ahora. Wonder busca competir directamente con los modelos más avanzados de OpenAI y Anthropic; Wonder Full eleva aún más el rendimiento, aunque con un acceso mucho más restringido.
Qué son Muse Wonder y Wonder Full
Muse Wonder es un modelo para programación avanzada, uso de aplicaciones y trabajos que requieren planificación prolongada. Puede dividir un objetivo en partes, delegarlas a subagentes, llamar herramientas en paralelo y recuperarse cuando un intento falla. Su ventana de contexto alcanza un millón de tokens, suficiente para manejar repositorios extensos, documentos largos o historiales complejos.
Muse Wonder Full utiliza la misma ventana de contexto, pero Meta lo define como su modelo más avanzado para los flujos de trabajo más exigentes. La compañía sostiene que encabeza varias pruebas de programación agéntica y tareas prolongadas, entre ellas DeepSWE y SWE-Marathon. Conviene mantener cierta prudencia: aunque Meta menciona ejecuciones independientes en algunos tests, buena parte del relato comparativo procede de sus propias evaluaciones.
Según el anuncio oficial de Meta, ambos modelos están orientados también a ámbitos como derecho, finanzas y salud. Entre los ejemplos propone interpretar un contrato de alquiler, desenvolverse en una reclamación a una aseguradora, analizar la situación financiera de una persona o construir una aplicación funcional.
Active Memory: recordar durante semanas o meses
La primera gran novedad es Active Memory. En lugar de tratar cada conversación como un encuentro aislado, el sistema puede conservar lo que considera relevante, relacionarlo con interacciones posteriores y recuperar el detalle adecuado cuando una nueva tarea lo necesita.
Esto permitiría que un agente recuerde preferencias, proyectos, rutinas o restricciones durante semanas y meses. No se trata solo de almacenar un dato, sino de sintetizar contexto y decidir cuándo resulta útil. Un asistente podría, por ejemplo, tener en cuenta el presupuesto habitual del usuario al organizar un viaje o recordar decisiones arquitectónicas tomadas semanas antes en un proyecto de software.
La ventaja viene acompañada de una cuestión inevitable: la privacidad. Cuanto más sabe un agente sobre mensajes, calendarios y documentos, mayor es el impacto de un acceso incorrecto o una inferencia equivocada. Meta afirma haber entrenado la familia Wonder para no compartir información privada sin permiso, pero la confianza dependerá también de controles claros para consultar, corregir y eliminar esos recuerdos.
Active Focus: insistir sin perder el objetivo
La segunda capacidad es Active Focus. Está pensada para tareas largas en las que el primer plan puede fallar. El agente prueba enfoques alternativos, corrige errores y continúa avanzando hacia el objetivo. Si necesita información adicional, pregunta; antes de ejecutar una acción importante, debería comprobarla con el usuario.
Este comportamiento resulta especialmente interesante para programación, investigación, reservas o trámites que cruzan varias páginas y aplicaciones. La diferencia entre una demostración llamativa y un agente verdaderamente útil estará en su fiabilidad: debe detectar que se ha atascado, cambiar de estrategia sin desviarse y saber cuándo detenerse para pedir permiso.
Precio y disponibilidad
Muse Wonder ya está disponible mediante Meta Model API, OpenRouter y Muse Code. En la API cuesta 4 dólares por millón de tokens de entrada, 0,20 dólares por millón de tokens almacenados en caché y 20 dólares por millón de tokens de salida. Es una tarifa agresiva para un modelo que Meta coloca en la categoría de frontera.
Wonder Full no se ofrece mediante API. Solo está incluido en Muse Code con los planes Power Usage, de 50 dólares mensuales, y Maximum Usage, de 200 dólares. Esta distinción permite a Meta reservar su mayor capacidad para una experiencia controlada, pero limita su integración directa en productos de terceros.
La edición estándar llegará próximamente al agente Muse, primero para suscriptores. Como recoge Expansión en su cobertura en español, el lanzamiento refleja también una estrategia más comercial y cerrada que la seguida por Meta con los modelos Llama de pesos abiertos. La compañía no ha anunciado si liberará los pesos de la familia Wonder.
Meta vuelve a la primera línea de la carrera
Wonder y Wonder Full son la primera gran prueba del Meta Superintelligence Labs reorganizado por Alexandr Wang. Zuckerberg lleva meses defendiendo que Muse puede evolucionar hacia una “superinteligencia personal”: un agente que conoce los objetivos de cada usuario y actúa de forma continuada en su nombre.
Los nuevos modelos encajan en esa visión mejor que otro chatbot dedicado a responder preguntas. Memoria, persistencia y uso de herramientas son precisamente las capacidades necesarias para que un agente pase de aconsejar a ejecutar. Sin embargo, también multiplican el riesgo de acciones equivocadas y exposición de información sensible.
Meta asegura que Wonder puede competir con los mejores y hacerlo a un coste inferior. Ahora falta comprobarlo fuera de sus gráficos, con cargas reales y durante tareas de muchas horas. Si Active Memory y Active Focus funcionan con la consistencia prometida, la novedad no será solo un modelo más potente, sino un agente mucho más persistente y personal.