¡Meta vuelve a ser de código abierto!
El lunes, la empresa, con un valor de mercado de aproximadamente 1,5 billones de dólares, publicó los parámetros subyacentes de su nuevo modelo de IA abierto Muse Glimmer, que los desarrolladores pueden descargar y modificar directamente.
Meta también dijo que en las próximas semanas, también abrirá los pesos del modelo de su más potente Muse Spark 1.2, el último modelo fundacional de Meta.
En respuesta, Zuckerberg dijo: Meta siempre ha apoyado firmemente el código abierto, y está muy orgulloso de estos lanzamientos.
Zuckerberg también publicó un artículo en el sitio web oficial de Meta, proponiendo proporcionar IA gratuita y potente a miles de millones de personas, con la esperanza de empoderar a los individuos y contrarrestar el poder de las grandes instituciones.
URL del artículo: https://www.meta.com/thefutureisforeveryone/
En una declaración claramente dirigida a empresas como Google, Anthropic y OpenAI, escribió: La mayoría de los otros laboratorios se centran en construir IA para empresas, gobiernos u otras instituciones. Si estos laboratorios terminan tomando la delantera, el equilibrio de poder se inclinará más hacia las grandes instituciones que hacia los individuos.
Estos compromisos significan que Meta está regresando al camino de la IA abierta que anteriormente utilizó para diferenciarse de sus competidores.
A principios de este año, Meta no abrió los pesos subyacentes de Muse Spark, citando preocupaciones de seguridad. A medida que la competencia entre las principales empresas de IA se intensifica, una pregunta cada vez más central se ha convertido en: ¿hasta qué punto debería estar abierta la tecnología de IA más potente?
Pero independientemente, el reabrazar el camino abierto por parte de Zuckerberg esta vez ha sido recibido con elogios casi unánimes en la sección de comentarios.
Yann LeCun rara vez le dio a su antiguo empleador una ronda de aplausos.
Algunos internautas también dijeron: "¡Esto es tan acertado! Zuckerberg realmente ha hecho un regreso."
"Amamos la IA abierta (cabeza de perro)"
Meta vuelve a jugar la carta del "código abierto"
Muse Glimmer es el primer modelo de peso abierto de Meta desde Llama 4, y también el primer modelo de Meta lanzado bajo la licencia Apache 2.0.
Las series Llama anteriores utilizaban una licencia personalizada con restricciones en ciertos escenarios comerciales. Apache 2.0 es mucho más permisiva, permitiendo a las empresas implementar directamente, continuar con el ajuste fino, desarrollar modelos derivados e integrarlos en sus propios productos.
Muse Glimmer se destila de Muse Spark, con un total de aproximadamente 29.6 mil millones de parámetros, incluido un codificador de visión con aproximadamente 1.8 mil millones de parámetros. El modelo admite entradas de texto e imagen, tiene un contexto de 128K y se centra en mejorar el razonamiento de múltiples pasos, la llamada a herramientas y la recuperación de fallos, posicionado como la base de Agente para dispositivos personales.
Los Agentes tradicionales basados en la nube requieren la carga continua de archivos, mensajes y contexto de trabajo. Cuanto más larga es la tarea, más llamadas y mayor es la factura de tokens. Después de implementarlo localmente, los datos pueden permanecer en el dispositivo, y la latencia y los costos de inferencia son más fáciles de controlar.
Las barreras de hardware aún existen. Los pesos BF16 de Muse Glimmer son cercanos a 60GB, lo que dificulta que las computadoras comunes lo manejen directamente. La versión cuantizada de 4 bits de Meta comprime el modelo de lenguaje a menos de 20GB, lo que permite ejecutarlo en entornos con 24GB o 32GB de VRAM.
El llamado "se ejecuta en computadoras personales" significa más precisamente que las Mac de gama alta o PC con tarjetas gráficas como la RTX 5090 pueden ejecutarlo.
En términos de eficiencia de parámetros, Muse Glimmer ofrece un rendimiento decente.
Artificial Analysis le otorga un índice de inteligencia de 35, 21 puntos más que Llama 4 Maverick. Está cerca de
Kimi
K2.5 con 36, y ligeramente inferior a Qwen3.6 27B y Ling 3.0 Flash, ambos con 38.
En las evaluaciones de Agente anunciadas por Meta, Muse Glimmer obtiene 75.5 en MCP Atlas, superando los 62.5 de Qwen3.6 27B; DeepSearch QA es 74.6, también ligeramente superior a los 71.1 de este último. En el benchmark de uso de herramientas 𝛕3-Banking, obtiene 23.5, liderando los modelos de su clase.
Las evaluaciones independientes también exponen deficiencias. Muse Glimmer obtiene 953 Elo en GDPval-AA v2, por debajo de la línea base humana de 1000, y también detrás de los 1141 de Qwen3.6 27B. Su tasa de alucinación en la evaluación AA-Omniscience es del 82%, mientras que Qwen3.6 27B es del 49%. En Terminal-Bench 2.1, Muse Glimmer obtiene un 52%, también inferior al 61% de Qwen3.6 27B.
Por lo tanto, Muse Glimmer es adecuado para la invocación local de herramientas y la ejecución de flujos de trabajo, pero para tareas de conocimiento de alta precisión, aún necesita combinarse con recuperación y revisión humana.
La narrativa de Zuckerberg sobre la batalla por el poder de la IA
En la visión de Zuckerberg, el núcleo de la competencia de la IA se puede reducir a dos preguntas: quién obtiene la superinteligencia y qué hará la gente con ella.
Él espera poner la "superinteligencia personal" en manos de miles de millones de usuarios, permitiendo que la IA participe en asuntos cotidianos como la salud, la carrera, las finanzas, los intereses y las relaciones.
Esta propuesta vincula los modelos abiertos con la autonomía personal y desafía directamente los enfoques de código cerrado de empresas como OpenAI y Anthropic.
Zuckerberg se opone a justificar la concentración de capacidades con riesgos de seguridad.
Él cree que colocar la IA más poderosa bajo el control de un número muy reducido de instituciones crea en sí mismo nuevos riesgos de poder. Los modelos abiertos pueden ser inspeccionados por más desarrolladores, las vulnerabilidades se exponen y corrigen más fácilmente, y los individuos pueden personalizar la IA según sus necesidades.
También defiende la destilación de modelos.
OpenAI y Anthropic han acusado recientemente en repetidas ocasiones a empresas chinas de utilizar las salidas de los modelos de código cerrado de EE. UU. para entrenar sus propios modelos. Zuckerberg enfatiza que la gente debe mantener el principio de "aprender de la información observable". También se opone a restringir los modelos abiertos en el extranjero, abogando por que los modelos abiertos de EE. UU. dependan de la competencia para convertirse en los mejores a nivel mundial.
Sin embargo, Meta no ha evitado todos los problemas de seguridad.
Zuckerberg propone que los directores independientes de Meta sean responsables de aprobar los estándares de seguridad requeridos para el lanzamiento de modelos; la empresa también puede proporcionar al gobierno puntos de control intermedios de entrenamiento para identificar riesgos antes.
Detrás del código abierto, también está el ecosistema y el negocio de la potencia informática
El regreso de Meta a los pesos abiertos en este momento también enfrenta presiones prácticas.
Los modelos abiertos chinos están cerrando rápidamente la brecha con los buques insignia de código cerrado de EE. UU.
DeepSeek
,
Kimi
y Qwen continúan mejorando el rendimiento y expandiendo su influencia a través de precios bajos, personalización y despliegue local. Si las empresas de modelos de EE. UU. continúan restringiendo los pesos, el ecosistema global de desarrolladores podría acelerar la migración a otros proveedores.
Meta necesita recuperar a estos desarrolladores. Muse Glimmer reduce la barrera para el despliegue local, mientras que Muse Spark 1.2 eleva el techo de capacidades; los dos modelos pueden cubrir dispositivos personales, despliegue privado empresarial y servicios en la nube.
La apertura también puede crear demanda para las inversiones en potencia informática de Meta. Meta planea invertir hasta $145 mil millones este año en infraestructura de IA, mientras también prepara su negocio de computación en la nube. Los pesos de los modelos pueden ser gratuitos, pero la inferencia, el alojamiento y las herramientas de desarrollo aún pueden generar ingresos. La apertura expande el ecosistema, y los servicios en la nube lo comercializan.
El fondo comunitario de $1 mil millones para centros de datos anunciado el mismo día también sirve a esta estrategia. Meta necesita construir más centros de datos y también aliviar las preocupaciones de las comunidades locales sobre la electricidad, los recursos hídricos y el uso del suelo. La apertura tecnológica, la promoción de políticas y la expansión de la infraestructura quedan así conectadas en una línea.
Muse Glimmer aún no es suficiente para reescribir el panorama de los modelos. Su importancia radica en que Meta se reincorpora al campo de los pesos abiertos y ofrece un producto utilizable para agentes locales.
Si Meta lanza Muse Spark 1.2 según lo planeado, la competencia entre código abierto y cerrado se intensificará aún más.
A continuación, la industria debe responder tres preguntas: qué capacidades pueden ser abiertas, quién asume el costo y quién establece las reglas.
Enlaces de referencia:
https://x.com/ArtificialAnlys/status/2086916150278111551
https://www.ft.com/content/4e3957f8-ea7c-4c46-a3de-cdce8e526878?syn-25a6b1a6=1
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-08-10/meta-releases-muse-glimmer-ai-model-people-can-run-on-their-laptop?srnd=phx-technology
Este artículo proviene de la cuenta pública de WeChat "Machine Intelligence" (ID: almosthuman2014), escrito por aquellos que siguen la IA.
