Tres meses después de presentar su primer modelo de inteligencia artificial bajo el liderazgo del jefe de IA Alexandr Wang, Meta está implementando una importante actualización en su intento por competir con OpenAI y Anthropic en áreas críticas del mercado.
Muse Spark 1.1, que Meta presentó este jueves, representa su "modelo más potente hasta la fecha para el trabajo con agentes y programación", declaró Wang en una entrevista con CNBC.
El modelo inicial de Muse Spark, lanzado en abril, solo estaba disponible para "socios selectos" que podían acceder a la tecnología mediante una "vista previa de la API privada".
Meta está poniendo a disposición la API del nuevo modelo a través de un portal para desarrolladores como parte de una vista previa pública, donde los usuarios podrán registrarse y consultar las instrucciones de integración.
Un portavoz de Meta indicó que algunos socios iniciales ya pueden acceder a la API, y los nuevos usuarios "podrán inscribirse en una lista de espera y se les añadirá progresivamente".
Por ahora, Meta ha comunicado que limitará el acceso a la API a sus propias propiedades en lugar de ponerla a disposición en plataformas de terceros como el popular mercado de OpenRouter .
"Esto se va a ejecutar sobre la infraestructura informática que hemos construido", dijo Wang.
Este es el segundo lanzamiento importante de Meta para la familia Muse esta semana. El martes, Meta lanzó Muse Image, cuyo nombre en clave original era Mango, un modelo para crear imágenes, con el que la compañía busca atraer a creadores y anunciantes a su oferta.
Wang calificó el precio de la actualización de Muse Spark como "muy competitivo y atractivo" en comparación con ofertas similares de laboratorios como Anthropic y OpenAI. Indicó que cada nueva cuenta de API comenzará con 20 dólares en créditos gratuitos. A partir de ahí, la compañía cobrará 1.25 dólares por millón de tokens de entrada y 4.25 por millón de tokens de salida.
"El objetivo es ofrecer precios realmente atractivos que se ajusten al enorme volumen de consumo", dijo Wang.
Según él, Muse Spark 1.1 superó a los modelos de la competencia en ciertas tareas que implicaban la capacidad de interactuar con diversos productos y servicios de codificación de terceros.
Wang dijo que Meta Superintelligence Labs, o MSL, la empresa de Wang, entrenó a Muse Spark 1.1 para que destacara en tareas relacionadas con la codificación, ya que esto, en última instancia, mejora las capacidades de los agentes de IA que pueden realizar de forma autónoma múltiples tareas, como un equipo de becarios humanos.
Además, afirmó que Meta entrenó a Muse Spark 1.1 "para que funcionara bien con todos los arneses más populares que usan los desarrolladores hoy en día, y consideramos que ese era el mejor enfoque para este modelo dado nuestro objetivo de maximizar su adopción".