Ya están aquí las cifras independientes: Muse Spark 1.1 de Meta ofrece mucho por su precio

Cuando Meta lanzó esta semana Muse Spark 1.1 con unos precios agresivos para su API, la pregunta natural era si el modelo era realmente bueno o solo barato. La empresa independiente de comparativas Artificial Analysis ya ha publicado sus cifras, y sugieren que la respuesta es: realmente bueno para su precio.

En el Intelligence Index, una puntuación combinada de numerosas tareas, Muse Spark 1.1 obtiene 51 puntos y empata con GLM 5.2 de Zhipu, GPT-5.4 de OpenAI y GPT-5.6 Luna. Supone un salto de ocho puntos en solo tres meses, impulsado principalmente por la programación y el trabajo intelectual propio de agentes. En el Coding Index obtiene en concreto 71,3 puntos, supera por poco a GLM 5.2 (68,8) y queda justo detrás de GPT-5.6 Luna (71,4). La parte alta de la tabla sigue fuera de su alcance: GPT-5.6 Sol (77,4), Terra (76,7) y Claude Fable 5 (76,5).

La economía es donde se vuelve interesante. Artificial Analysis calcula que Muse Spark 1.1 cuesta unos 0,26 dólares por tarea, frente a los 0,37 de GLM-5.2 y los 0,89 de GPT-5.4. En parte se debe a que habla menos: utilizó 94 millones de tokens de salida durante el conjunto de pruebas, mientras que GLM-5.2 necesitó 141 millones. Hay otras dos mejoras destacables: la tasa de alucinaciones, la frecuencia con la que el modelo inventa algo con seguridad en vez de admitir que no lo sabe, bajó del 73 al 38 %, principalmente porque ahora se niega a responder más veces. Y la ventana de contexto, a grandes rasgos, la cantidad de texto que el modelo puede tener presente a la vez, se cuadruplicó hasta alcanzar un millón de tokens.

¿Qué hay detrás? Dicho sin rodeos, una guerra de precios. Los modelos chinos de código abierto como GLM 5.2 llevan todo el año ofreciendo precios inferiores a los de los grandes laboratorios estadounidenses, y Meta compite ahora exactamente en ese terreno: no por la corona, sino por la mejor inteligencia por dólar. Para Meta, cuyo reinicio en la IA ha generado escepticismo, que una empresa independiente confirme un progreso real en tres meses importa casi tanto como las propias puntuaciones. Se aplica la salvedad habitual, y la propia Artificial Analysis lo dice: las puntuaciones de las comparativas no siempre coinciden con el rendimiento en el mundo real. Además, por ahora el modelo solo está disponible mediante la API de Meta: no hay pesos abiertos ni posibilidad de ejecutarlo por tu cuenta.

Qué significa esto para ti: si solo conversas de vez en cuando con un asistente de IA, no cambia nada. Pero si desarrollas con IA o pagas por cada llamada a una API, la gama media se ha llenado de repente de opciones buenas y baratas, y el coste de cambiar entre ellas sigue bajando. La decisión inteligente consiste en probar tus propias tareas reales con dos o tres de estos modelos, en vez de confiar en una sola clasificación: a 0,26 dólares por tarea, probar sale más barato que adivinar.

Fuentes

• Artificial Analysis: resultados de Muse Spark 1.1 (X)
• The Decoder: Muse Spark 1.1 de Meta supera a GLM-5.2 en programación