Meta retoma el liderazgo de los modelos estadounidenses de pesos abiertos con Muse Spark Open, que el boletín Interconnects presenta como el modelo de este tipo más eficiente fabricado en Estados Unidos, con un margen bastante claro. Según el autor, sin este modelo y Beam, el primer modelo de Reflection, más de veinte modelos de pesos abiertos diseñados por empresas chinas superarían a los mejores modelos occidentales.
Por su parte, Mistral anunció Mistral Large 4, que obtiene una puntuación de 38, pero sus pesos aún no han sido publicados. Según rumores, otros modelos estadounidenses de pesos abiertos estarían en preparación. El autor estima que la brecha entre los mejores modelos estadounidenses y chinos se ha reducido aproximadamente a la mitad.
Un modelo de 816 mil millones de parámetros
Muse Spark Open cuenta con 816B parámetros en total, de los cuales 42B son activos, y dispone de una ventana de contexto de 1M tokens, es decir, la cantidad de texto que puede procesar de una vez. Según la ficha publicada en Hugging Face, está diseñado para código y tareas agenticas, que consisten en encadenar acciones de manera autónoma, y es multimodal de forma nativa. La ficha también precisa que esta versión recibió un post-entrenamiento de seguridad adicional y que debe ser desplegada con salvaguardas adecuadas para cada uso.
Según el autor, sus prestaciones se sitúan por encima de GLM 5.2, cerca de DeepSeek V4.1 Flash y detrás de GLM 5.3 y Kimi K3, cuyas versiones salieron respectivamente el 18 de agosto y el 16 de julio. Algunos observadores temieron que este modelo hubiera sido « roto » por este entrenamiento de seguridad, tras la salida de Muse Spark 1.3. El autor considera más probable que se trate de una versión segura de Muse Spark 1.2, que solo perdería un punto en el Artificial Analysis Intelligence Index. Alex Wang había indicado, además, durante la salida de Muse Glimmer, un modelo agentico de 30B, que la versión 1.2 sería publicada en pesos abiertos.
Una licencia considerada restrictiva
Según el autor, la licencia específica de Muse Spark Open podría ser el principal obstáculo para su adopción. Impone mostrar la mención « Built with Muse » en los productos que la utilicen, y las empresas que realicen más de 20 millones de dólares de facturación mensual en toda su actividad deben obtener una licencia distinta de Meta. También exige aceptar una política de uso aceptable, lo que, para el autor, aleja mucho este modelo del software libre.
Estas condiciones se aplican también a las salidas del modelo y a sus derivados, lo que deja una incertidumbre jurídica sobre el uso de datos sintéticos. La licencia autoriza en cambio la investigación interna y las aplicaciones internas. El autor señala que este texto no ha sido probado en tribunales y que muchos actores podrían ignorarlo, ya que Meta probablemente solo persiga las violaciones flagrantes. Sin embargo, considera que una licencia compleja representa un riesgo estratégico innecesario para laboratorios que buscan recuperar adopción.
Una relación de fuerzas en evolución
Pocos días antes de Muse Spark Open, Meta había presentado sus modelos cerrados Muse Wonder y Muse Wonder Full, que, en los benchmarks tradicionales, solo son superados por Opus 5.5 de Anthropic y se sitúan a un nivel cercano a GPT-6-Astra de OpenAI o Gemini-4-Argon de Google. Estos anuncios ocurren poco más de un año después del giro de Meta hacia la IA, marcado por el mensaje « Personal Superintelligence » de su CEO, Mark Zuckerberg.
En su clasificación, el autor sitúa a Anthropic por delante de OpenAI, luego Meta y Gemini empatados, antes que xAI y los modelos chinos de pesos abiertos, estos últimos por delante de los modelos estadounidenses de pesos abiertos. Estima que Microsoft podría unirse a los actores punteros si comienza a publicar modelos. Meta está valorada en menos de 2 000 mil millones de dólares, y Anthropic se acerca a una salida a bolsa a un nivel comparable, según el autor, quien se pregunta cuál será la valoración pública de Anthropic en noviembre de 2027 y luego en 2028.
