Meta ha presentado Muse Wonder y Muse Wonder Full, dos modelos de inteligencia artificial orientados a tareas de agentes personales y profesionales, incluido el desarrollo de software. El anuncio, publicado el 12 de octubre, diferencia sus vías de acceso: Wonder está disponible mediante Meta Model API y Muse Code; Full, para suscriptores de Muse Code.
La incorporación de Muse Wonder al agente Muse, diseñado para navegar, gestionar correos y reservar viajes, llegará más adelante y empezará por los suscriptores. Esa integración futura es distinta del acceso a los modelos que Meta acaba de abrir.
Qué ofrece cada versión y dónde se puede usar
Ambos modelos admiten texto, imágenes, vídeo y audio como entrada, pero generan texto como salida. Comparten una ventana de contexto de un millón de tokens durante su uso: es la cantidad de información, expresada en unidades que procesa el modelo, que pueden manejar como contexto al responder.
| Característica | Muse Wonder | Muse Wonder Full |
|---|---|---|
| Acceso anunciado | Meta Model API y Muse Code | Suscriptores de Muse Code |
| Entradas admitidas | Texto, imágenes, vídeo y audio | Texto, imágenes, vídeo y audio |
| Salida | Texto | Texto |
| Ventana de contexto | Un millón de tokens | Un millón de tokens |
Meta sitúa estos modelos en trabajos que requieren encadenar pasos y mantener una tarea en marcha. Entre los usos que describe figuran analizar contratos de alquiler, información financiera y sanitaria, gestionar reclamaciones y desarrollar aplicaciones o juegos. Son los escenarios propuestos por la compañía para sus capacidades de agente.
Memoria entre conversaciones y tareas prolongadas
La compañía denomina Active Memory a la recuperación de información relevante de conversaciones anteriores. Es una función distinta de la ventana de contexto: esta última delimita la información que el modelo puede manejar al responder, mientras que la memoria recupera material de intercambios previos.
Con el nombre Active Focus, Meta describe la persistencia ante obstáculos durante una tarea, incluida la solicitud de aclaraciones y la comprobación antes de acciones importantes. La empresa también afirma que los modelos mejoran el trabajo de programación prolongado y las tareas de agentes.
Esas afirmaciones de rendimiento dependen de pruebas y configuraciones concretas. La ficha reconoce que algunas cifras de competidores proceden de sus propios proveedores o se han obtenido en entornos distintos, lo que limita la comparación directa. También señala que las herramientas disponibles, las instrucciones y la configuración de ejecución pueden alterar los resultados.
La documentación recoge posibles respuestas inexactas o sesgadas, errores en tareas de varios pasos y limitaciones de razonamiento visual y espacial. Meta indica que los modelos no están destinados a menores de 18 años y recomienda a quienes los desplieguen realizar evaluaciones propias y exigir confirmación humana antes de acciones irreversibles.
