Cronología de los modelos Muse de Meta: de Muse Spark a Wonder y Wonder Full, con precios (2026)
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Meta Superintelligence Labs lanzó siete versiones de Muse en unos seis meses. Aquí está cada una con su fecha y la fuente de Meta, además de lo que cuesta Muse Wonder, en qué se diferencia Muse Wonder Full y qué no ha mostrado Meta.
A 24 de octubre de 2026, los modelos Muse más recientes de Meta son Muse Wonder y el Muse Wonder Full solo por suscripción, lanzados el 12 de octubre de 2026, y el Muse Spark Open de pesos abiertos del 15 de octubre; el 22 de octubre Paradigm, Meta y Andromeda abrieron un reto de kernels H200 de 100.000 dólares para esa versión abierta.
Leído el 2026-10-21 para la línea de modelos y de nuevo el 2026-10-24 (UTC+8) para el reto de kernels: las publicaciones de Meta sobre Muse Spark, Muse Spark 1.1 y Muse Spark 1.3, las publicaciones para desarrolladores de Muse Code y Muse Wonder, el anuncio de Muse Spark Open, el post de Hugging Face y el post de Paradigm. Las tablas de benchmarks en las páginas de Meta son ejecuciones de Meta; no las reproducimos.
Cronología
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Meta presenta Muse Spark, el primer modelo de la familia Muse de Meta Superintelligence Labs: un modelo de razonamiento multimodal nativo con uso de herramientas, cadena de pensamiento visual y orquestación multiagente. Meta lo llama el primer paso de su escalera de escalado.
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Muse Spark 1.1 se lanza como una mejora significativa, con avances en el uso de herramientas y de la computadora, en programación y en comprensión multimodal. Los desarrolladores pueden usarlo a través de la Meta Model API, ahora en vista previa pública.
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Según Hugging Face, este mes se lanzó Muse Glimmer, un modelo Muse pequeño y denso pensado para ejecutarse localmente. No encontramos ninguna página oficial con un día exacto, por lo que este hito solo indica el mes.
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Meta lanza Muse Spark 1.2 y una beta temprana de Muse Code, un agente de programación para trabajo de largo horizonte y multiagente cuyos subagentes, llamadas a herramientas, correcciones de rumbo (steers) y cancelaciones quedan registrados en un registro de eventos reproducible.
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Muse Spark 1.3 pasa a estar disponible en Muse Code y en la Meta Model API. Meta afirma que usa alrededor de un 20% menos de llamadas a herramientas y alrededor de un 25% menos de tokens.
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Meta lanza Muse Wonder en Muse Code y en la Meta Model API a $4 por la entrada, $0.20 por la entrada en caché y $20 por la salida, por millón de tokens, con un contexto de 1M de tokens. Muse Wonder Full, el modelo más avanzado de Meta, está disponible solo por suscripción en Muse Code en el plan Power Usage y en un nuevo plan Maximum Usage con un límite 80x superior al del plan Everyday Usage.
Meta for Developers: Put your ideas to work with Muse Wonder
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Meta publica los pesos de Muse Spark Open, un modelo de 816B totales y 42B activos, con un contexto de 1M de tokens bajo la Muse Model License.
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Paradigm, con Meta y Andromeda, lanza el Muse Spark Open Kernel Challenge: un premio de 100.000 dólares para acelerar Muse Spark Open en GPU H200; las pistas de kernels y serving terminan el 19 de noviembre.
Muse Wonder frente a Muse Wonder Full
Los dos comparten nombre y ventana de contexto de 1M de tokens, pero se venden de forma distinta. Muse Wonder es un modelo medido: $4 por millón de tokens de entrada, $0.20 por millón de tokens de entrada en caché y $20 por millón de tokens de salida, disponible en Muse Code y a través de la Meta Model API. Meta afirma que ofrece un rendimiento comparable al de Muse Wonder Full.
Muse Wonder Full no tiene precio por token en la página de lanzamiento. Está disponible solo mediante una suscripción a Muse Code, en el plan Power Usage o en el nuevo plan Maximum Usage, que según Meta ofrece un límite 80x superior al de Everyday Usage con los mismos reinicios de cinco horas y semanales. Si quieres llamar a Wonder Full desde tu propio código a través de la API, la página de lanzamiento no ofrece esa opción.
Para qué dice Meta que sirve Wonder
Meta posiciona la serie Muse Wonder para agentes de programación, agentes de larga duración y uso de la computadora. La publicación de lanzamiento enumera el razonamiento de varios pasos, la finalización de tareas agénticas de principio a fin, los refactores multifichero en repositorios grandes, la recuperación ante fallos de llamadas a herramientas y el razonamiento multimodal sobre capturas de pantalla, gráficos, documentos, imágenes y vídeo. Añade dos funciones que llama memoria activa, que transporta el contexto entre conversaciones, y foco activo, que entrena al modelo para probar enfoques alternativos y pedir aclaraciones antes de acciones importantes.
La publicación también afirma que Muse Wonder Full encabeza las tablas de clasificación de programación DeepSWE y SWE-Marathon en pruebas independientes de terceros, y publica una tabla comparativa con Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra y Claude Opus 5.5. Recogemos que esa afirmación existe; no hemos comprobado nosotros mismos las pruebas de terceros.
Conviene conocer un detalle de esa tabla antes de citarla. Todas las cabeceras de columna están etiquetadas como “(max)”, es decir, esfuerzo máximo, tanto para Muse Wonder Full y Muse Wonder como para los tres modelos de la competencia. Los resultados con la configuración de esfuerzo predeterminada o inferior que usa la mayoría de las aplicaciones pueden variar, y la tabla no muestra el coste por tarea, así que aporta poca información sobre qué modelo es más barato para un trabajo concreto.
Las versiones de Spark, una por una
Muse Spark, el 8 de abril, fue el punto de partida de Meta. El anuncio lo llama el primer producto de una reconstrucción desde cero de los esfuerzos de IA de Meta y el primer paso de una escalera de escalado, y lo describe como multimodal nativo, con uso de herramientas, cadena de pensamiento visual y orquestación multiagente. No vino acompañado de un precio de API para desarrolladores.
Muse Spark 1.1, el 9 de julio, fue el punto de entrada de los desarrolladores. Meta lo llamó una mejora significativa, con grandes avances en el uso de herramientas y de la computadora, en programación y en comprensión multimodal, y lo puso a disposición a través de la Meta Model API en vista previa pública. La misma publicación lo vincula al lanzamiento de Muse Image esa semana.
Muse Spark 1.2, el 5 de agosto, llegó junto con la primera beta de Muse Code, el agente de programación de Meta. La publicación para desarrolladores incide en la auditabilidad: cada subagente, llamada a herramienta, steer y cancelación es observable y reproducible mediante un registro de eventos. Muse Spark 1.3, el 2 de septiembre, llegó después en Muse Code y en la Meta Model API. Meta afirma que usa alrededor de un 20% menos de llamadas a herramientas y alrededor de un 25% menos de tokens, y que mejoró la robustez frente a ataques adversariales y la resistencia a inyecciones de prompt en tareas agénticas.
Muse Spark Open, el 15 de octubre, hizo públicos los pesos por primera vez. Nuestra publicación sobre Muse Spark Open la analiza en detalle; el blog de PyTorch dice que la versión abierta comparte el mismo modelo base que Muse Spark 1.3.
La gama Muse actual
El sitio de desarrolladores de Meta enumera estos modelos en su menú Muse a fecha del 21 de octubre de 2026: Muse Wonder, Muse Spark 1.3, Muse Spark Open, Muse Glimmer, Muse Image y Muse Voice, junto con Transcribe y Segment Anything (SAM 3.1). Esta cronología cubre los modelos de lenguaje; los modelos de imagen, voz y segmentación quedan fuera.
Para los desarrolladores que eligen entre ellos, la división práctica es sencilla. Muse Wonder es la opción de frontera medida a través de la API, Muse Wonder Full es para los suscriptores de Muse Code, Muse Spark 1.3 es el modelo anterior que sigue disponible en Muse Code y en la API, y Muse Spark Open y Muse Glimmer son las opciones que puedes descargar y ejecutar por tu cuenta. Consulta las páginas de precios de Meta para cualquier modelo que no sea Muse Wonder, ya que solo verificamos el precio de Wonder.
Con qué rapidez avanzó los modelos Muse
- De Muse Spark a Muse Spark 1.1: unos tres meses (del 8 de abril al 9 de julio).
- De Spark 1.1 a Spark 1.2: menos de cuatro semanas (del 9 de julio al 5 de agosto).
- De Spark 1.2 a Spark 1.3: cuatro semanas (del 5 de agosto al 2 de septiembre).
- De Spark 1.3 a Muse Wonder: menos de seis semanas (del 2 de septiembre al 12 de octubre).
- De Muse Wonder a los pesos de Muse Spark Open: tres días (del 12 de octubre al 15 de octubre).
Lo que no está verificado
- El número de parámetros de Muse Spark, Muse Wonder o Muse Wonder Full. Meta solo los ha publicado para Muse Spark Open (816B en total, 42B activos).
- El día exacto de Muse Glimmer. Nuestra única fuente da el mes.
- Si Muse Wonder Full llegará a la Meta Model API. La página de lanzamiento no lo dice.
- Resultados de benchmarks más allá de la propia tabla de Meta.
Lecturas relacionadas
Para la versión de pesos abiertos, lee Muse Spark Open: pesos de 816B. Para compararla con otros proveedores, consulta la cronología de los modelos Claude y la cronología de los modelos GPT de OpenAI. El índice del blog de Front lista todas las publicaciones.
El mismo formato también cubre Moonshot Kimi, Mistral, DeepSeek y Alibaba Qwen.
Sigue leyendo
Todos los artículos, del más reciente al más antiguo, están en el índice del blog de Front.
- Cronología de Meta Muse Spark Open: La publicación de Meta Muse Spark Open, en orden temporal.
- Cronología de modelos Claude: cada versión de Claude con su fecha de lanzamiento.
- Cronología de modelos GPT de OpenAI: cada modelo GPT y de la serie o, de ChatGPT a GPT-6.
- Cronología de modelos Gemini: cada versión de Gemini, de 1.0 a Gemini 4 Argon.
- Lanzamientos de modelos de IA en 2024: los nodos de 2024 de las cronologías de proveedor, por fecha.
- Lanzamientos de modelos de IA en 2025: los nodos de 2025 de las cronologías de proveedor, por fecha.
- Lanzamientos de modelos de IA en 2026: los nodos de 2026 de las cronologías de proveedor, por fecha.
- Cronología de modelos Kimi: La línea Kimi de Moonshot, de K1.5 a K3.1 Pro, con licencias y contexto.
Preguntas frecuentes
¿Cuándo se lanzó Muse Wonder?
El 12 de octubre de 2026, en Muse Code y en la Meta Model API.
¿Cuánto cuesta Muse Wonder?
$4 por millón de tokens de entrada, $0.20 por millón de tokens de entrada en caché y $20 por millón de tokens de salida, según la página de lanzamiento de Meta.
¿Cómo obtengo Muse Wonder Full?
Mediante una suscripción a Muse Code en el plan Power Usage o Maximum Usage. La página de lanzamiento de Meta no indica ningún precio de API para él.
¿Cuál fue el primer modelo Muse?
Muse Spark, presentado por Meta Superintelligence Labs el 8 de abril de 2026.
Registro de cambios
- — Se añadió el nodo del 22 de octubre de 2026 del Muse Spark Open Kernel Challenge.
- — Primera publicación. Revisados los anuncios de Muse de Meta hasta el 21 de octubre de 2026 (UTC+8).