Meta lanza Muse Spark 1.1, un modelo de IA para codificación con precio agresivo para desafiar a Anthropic y OpenAI

Meta lanzó Muse Spark 1.1 el 9 de julio, un modelo de IA multimodal construido específicamente para codificación y tareas agénticas de múltiples pasos, posicionándolo como un rival directo de Anthropic's Claude y los modelos GPT de OpenAI en el mercado de codificación agéntica de rápido crecimiento. El jefe de IA, Alexandr Wang, lo calificó como el "modelo más fuerte para trabajo agéntico y de codificación hasta ahora", según informó primero SiliconANGLE.

El lanzamiento es importante porque marca el giro más claro de Meta desde su estrategia de código abierto Llama hacia la monetización de modelos propietarios. Muse Spark 1.1 sigue a una versión inicial lanzada en abril de 2026 que estaba limitada a socios seleccionados; esta actualización abre la vista previa pública a través de la aplicación Meta AI y una lista de espera para API de desarrolladores, con una variante completamente de código abierto que según se informa aún está en desarrollo con un cronograma no confirmado.

En cuanto a capacidades, Muse Spark 1.1 admite una ventana de contexto de 1 millón de tokens e introduce un mecanismo de compactación de contexto que comprime los datos generados a lo largo de flujos de trabajo agénticos largos mientras preserva la capacidad de recuperar información de mucho antes en una tarea. Meta también destacó la planificación adaptativa: el modelo puede detectar desarrollos a mitad de tarea y revisar su plan en lugar de ceñirse a un enfoque inicial fijo, un punto de falla común en herramientas de codificación agéntica anteriores.

En benchmarks, Meta reportó una puntuación de 72.2 en su Vibe Code Bench v1.1 interno, más de 50 puntos por encima de su modelo insignia anterior, y aproximadamente una mejora del 18% en las pruebas de SWE-Atlas Codebase QnA. Evaluaciones independientes colocan a Muse Spark 1.1 en 61.5 en SWE-Bench Pro, por detrás del 69.2 de Claude Opus 4.8 pero por delante del 58.6 de GPT-5.5, una posición sólida pero no líder en la mayoría de los benchmarks de codificación de terceros.

El precio es donde Meta está haciendo su movimiento más agresivo: $1.25 por millón de tokens de entrada y $4.25 por millón de tokens de salida, con nuevas cuentas API que comienzan con $20 en créditos gratuitos. Wang describió la estrategia explícitamente como un precio que "escala con un consumo inmenso", subcotizando las tarifas típicas de Anthropic y OpenAI para niveles comparables de codificación agéntica. Para los equipos de ingeniería que evalúan herramientas de codificación agéntica, esa brecha de precio —incluso sin una ventaja clara en benchmarks— probablemente importe más para la adopción a escala que diferencias marginales de precisión en cualquier evaluación individual.