Meta Muse: Todos los modelos de la familia de agentes personales de Meta, y cuál es el que realmente quieres

No existe una sola cosa llamada Meta Muse. Dependiendo de qué enlace te haya enviado alguien, se refiere al agente para consumidores que Meta puso en circulación en EE. UU. el 8 de septiembre de 2026 —o a uno de los modelos que hay debajo: Muse Spark, el modelo de razonamiento nativamente multimodal que realiza el pensamiento real; Muse Image y Muse Video, los generadores de medios que Meta presentó en avance el 7 de julio de 2026; Muse Glimmer, el modelo de pesos abiertos de 30 mil millones de parámetros bajo Apache 2.0; Muse Code, el agente de programación de terminal; Muse Voice Transcribe, el modelo de voz a texto; y Muse Realtime Avatar, la capa de encarnación que Meta mostró en Connect 2026 el 23 de septiembre. Dos de esos nombres también son cosas que no son modelos en absoluto: Muse Connectors es una superficie de producto, y Muse Realtime Voice es la capa conversacional dentro del agente.

Esta página existe para aclarar eso. No es un artículo de noticias sobre un evento con fecha. Es la página de referencia canónica de una familia de modelos que está activa hoy en nuestro catálogo: la página a la que llega un lector después de buscar el nombre del propio modelo. Su justificación es la demanda de búsqueda constante que medimos de primera mano el 29 de septiembre de 2026, no la novedad de un lanzamiento. Los anclajes con fecha que contiene (8 de septiembre para el agente, 23 de septiembre para Connect) son datos que sirven para fechar estos productos, no eventos que esta página esté reportando. Cubrimos el lanzamiento del agente por separado y esta página no lo vuelve a reportar; si quieres esa historia, la cobertura del lanzamiento es el lugar al que ir.

La tabla de enrutamiento de un minuto, en prosa

Empieza por la pregunta que realmente estás haciendo, y detente en la línea que la responde.

• Si quieres el producto de consumo —un agente personal que lee tu correo electrónico, reserva cosas, se ejecuta en segundo plano y pide permiso antes de gastar dinero— ese es Meta Muse, el agente, y su superficie es la aplicación Muse o la web en muse.ai. La publicación del anuncio de Meta enumera la disponibilidad en EE. UU. en iOS, Android y muse.ai, y lo describe como gratuito "para la mayor parte de lo que la gente necesita", con planes de suscripción por encima de eso. Ese encuadre es de Meta, publicado en la propia página de Meta, y es el único lugar donde se afirma un nivel gratuito; no se publica nada sobre límites de uso ni asignaciones de crédito.

• Si quieres el modelo que responde preguntas y escribe código — al que llamarías desde una API — ese es Muse Spark, y el identificador actual es muse-spark-1.3. La propia página del modelo de Meta documenta una ventana de contexto de 1 millón de tokens a $1.25 por millón de tokens de entrada, $0.15 por millón de tokens de entrada en caché y $4.25 por millón de tokens de salida, con un nivel más económico para colaboradores a $0.10 / $0.002 / $0.20 que inscribe tu tráfico en la mejora del producto.

• Si quieres generar o editar una imagen fija — es decir, Muse Image, un modelo de imágenes agéntico que Meta ofrece a $0.01 por imagen en su propia página del modelo. No es un modelo de texto de entrada y texto de salida; recibe un prompt e imágenes de referencia y devuelve imágenes.

• Si quieres video generado — es decir, Muse Video, y este es el único miembro de la familia en el que casi todo sigue sin anunciarse. Meta lo presentó en primicia el 7 de julio de 2026, y desde entonces no ha publicado fecha de lanzamiento, ni precios, ni duración de los clips, ni resolución, ni regiones. Cualquier cosa que cite un día de lanzamiento específico o un precio para Meta Muse Video sin un anuncio más reciente de Meta es especulación, y eso nos incluye a nosotros.

• Si quieres transcribir audio — es decir, Muse Voice Transcribe, con un precio de Meta de $0.18 por hora ($3.00 por cada 1,000 minutos) en su página del modelo, con atribución de hablante. No es un modelo de entrada de texto; consume audio y emite texto.

• Si quieres ejecutar un agente en tu propio hardware sin ninguna llamada a la API, esa es Muse Glimmer, 30 mil millones de parámetros, Apache 2.0, lo suficientemente pequeño como para caber en una sola GPU de consumo o en un Mac, y distribuido por Meta como pesos descargables en lugar de a través de un endpoint.

• Si quieres un agente en tu terminal o en tu CI — es decir, Muse Code, una CLI que impulsa Muse Spark, instalada con un script de shell de una línea, y Meta ahora documenta tanto un instalador para macOS/Linux como un instalador de PowerShell para Windows.

• Si quieres una cara y una voz al otro lado de una conversación, eso es Muse Realtime Avatar, anunciado el 23 de septiembre de 2026 junto con la publicación de investigación de Meta titulada "Dando vida a tu Muse".

Lo que dice la propia cronología de Meta

La familia es más fácil de retener en la cabeza como una secuencia que como una lista, porque Meta la ha lanzado con una cadencia constante a lo largo de 2026. Estas fechas provienen del índice del blog de investigación de Meta, que leemos directamente en lugar de basarnos en el resumen que alguien haga de él:

• 8 de abril de 2026 — "Presentamos Muse Spark: Escalando hacia la Superinteligencia Personal", el primer modelo Muse de Meta Superintelligence Labs.

• 7 de julio de 2026 — Muse Image y Muse Video se anunciaron juntos. Image se lanzó; Video no.

• 9 de julio de 2026 — Muse Spark 1.1.

• 5 de agosto de 2026 — Muse Code y Muse Spark 1.2 el mismo día.

• 10 de agosto de 2026 — Muse Glimmer, la versión de pesos abiertos.

• 1 de septiembre de 2026 — Muse Voice Transcribe.

• 2 de septiembre de 2026 — Muse Spark 1.3.

• 8 de septiembre de 2026 — el propio agente Muse, además del artículo complementario de Meta «Cómo integramos la seguridad en Muse».

• 23 de septiembre de 2026 — "Dando vida a tu musa", el trabajo de avatar en tiempo real, publicado el día de apertura de Connect.

Hay una corrección que hacer aquí, porque esta familia es inusualmente fácil de equivocar en las fechas y una de las fechas que circula ampliamente es incorrecta. La publicación de resumen de Connect de Meta está fechada el 24 de septiembre de 2026 y comienza con «Ayer en Connect 2026». Dice que Meta está llevando Muse a sus gafas de IA «en los próximos meses». El acceso en las gafas se anunció el 23 de septiembre; no está a la venta, y la propia página de Meta no lo describe como disponible. Si ha leído que Muse llegó a las gafas de IA el 23 de septiembre, eso es un anuncio que se está reportando como una disponibilidad, y la página de Meta es la que manda.

La superficie para desarrolladores, y por qué importa más que la aplicación

La parte de esta familia que le debería interesar a un desarrollador no es el agente. Es la API Meta Model, porque es la primera vez que Meta expone un modelo Muse a través de una superficie que se parece a algo que ya tienes. La propia guía de inicio rápido de Meta lo dice sin rodeos: la API Model "es compatible de forma directa con el SDK de OpenAI, el SDK de Anthropic y las CLI de agentes compatibles con OpenAI, por lo que la mayoría de los stacks funcionan con un cambio de URL base y de clave". La URL base es https://api.meta.ai/v1 y el ID del modelo para el Spark actual es muse-spark-1.3.

Que esa compatibilidad sea real en la práctica es una cuestión aparte de si es cierta sobre el papel, y no lo hemos ejecutado. Lo que hoy es verificable es que Meta documenta tres rutas de protocolo en lugar de una —una Responses API, una Chat Completions API y una Messages API—, lo que constituye una señal más fuerte de lo que suele ser un único endpoint "OpenAI-compatible", porque significa que la ruta con formato Anthropic se construyó deliberadamente en lugar de añadirse a posteriori.

Las modalidades son el punto que hay que leer con atención. Las modalidades de entrada documentadas de Muse Spark por Meta son texto, imagen, PDF y vídeo, con salida de texto. Ese es un modelo nativamente multimodal con uso de herramientas, no un modelo de texto con un endpoint de imagen al lado. Si necesitas una salida que no sea texto, Spark no es el miembro de la familia que buscas; esa es precisamente la razón por la que Muse Image y Muse Voice Transcribe existen como modelos separados con precios separados.

Aquí es también donde el enrutamiento se gana su lugar. Una familia tan amplia significa que el modelo que quieres depende de la solicitud, y la brecha de coste entre sus miembros es grande: 0,01 $ por imagen y 0,18 $ por hora de audio se sitúan en un presupuesto totalmente distinto del de 1,25 $ por millón de tokens. Poner varios de ellos detrás de un único endpoint, con conmutación por error cuando un proveedor se degrada y una regla de enrutamiento que elige el modelo según el tipo de solicitud, es un problema de ingeniería menor que conectar por separado el SDK de cada proveedor; y, como un router de paso directo factura el precio de lista del proveedor, un cambio de precios de Meta llega el mismo día en lugar de en la siguiente renovación de contrato.

Muse Glimmer es el que ejecutas tú mismo.

Glimmer merece un apartado propio, porque invierte el modelo de distribución. Meta lo describe como "un modelo abierto concebido para agentes locales siempre activos", con 30.000 millones de parámetros bajo Apache 2.0, y se obtiene descargando los pesos en lugar de invocar un endpoint. El propio posicionamiento de Meta es que es lo bastante pequeño para una sola GPU de consumo o un Mac, y señala como objetivos de diseño la llamada a herramientas, el estado persistente entre reinicios y la memoria autogestionada a lo largo de sesiones prolongadas.

Meta publica una tabla comparativa en la página del modelo Glimmer frente a Gemma4-31B y Qwen3.6-27B en modo de pensamiento. Es una comparación seleccionada por el proveedor sobre benchmarks elegidos por el proveedor, y debe leerse así: Glimmer lidera en la mayoría de las filas agénticas que Meta eligió publicar, y va por detrás en GPQA Diamond y Humanity's Last Exam. No repetimos aquí las cifras individuales porque pertenecen a un modelo que no servimos; si estás eligiendo un modelo local, lee las cifras directamente de la propia página del modelo de Meta y de su ficha de modelo publicada, y ejecuta tu propia tarea con él. Ten en cuenta también que una versión anterior de nuestra propia cobertura describía Muse Code como solo para macOS y Linux. La documentación actual de Meta también incluye un instalador de Windows PowerShell, así que esa afirmación está obsoleta y prevalece la página de Meta.

La arquitectura de seguridad, en un párrafo

El diseño de seguridad de Muse es la ingeniería más sustancial que Meta ha publicado sobre la familia, y vale la pena conocer sus líneas generales antes de decidir cuánto acceso darle a un agente personal. El agente se ejecuta dentro de Muse Secure VM —una VM de Linux dedicada por usuario, con el arnés agéntico dentro de un contenedor systemd-nspawn cuyo root está mapeado a un usuario host sin privilegios, de modo que el root del contenedor no es el root del host—. Las credenciales nunca llegan al agente: residen en un almacenamiento propiedad de hatch-authd, que acuña tokens sustitutos, y un agente Sentinel independiente es la única autoridad de permisos para las acciones de los conectores y para toda la salida de red. Sentinel evalúa una solicitud tanto en L4 como en L7, realiza la sustitución de credenciales justo a tiempo en el límite de red y utiliza seguimiento de flujo de datos a nivel de kernel (Meta lo llama «tainted egress» —implementado con eBPF—) para que un proceso que ha leído tus datos no pueda aprovechar una ruta de autorización automática. Los clasificadores de seguridad se ejecutan fuera de la celda de tiempo de ejecución precisamente para que un atacante no pueda desactivarlos desde dentro de ella. Las cifras que Meta da para su programa de recompensas son la calibración útil: hasta 300.000 dólares por informes válidos, incluidos hasta 130.000 dólares por una inyección de prompt que afecte a un solo usuario. Es una empresa que pone precio al modo de fallo de su propio producto, lo cual no es lo habitual. El análisis completo está en research.meta.ai/blog/security-and-safety-for-ai-agents-our-approach-with-muse y vale la pena dedicarle veinte minutos.

Lo que Meta no ha publicado

Una página de referencia que solo repite marketing no es una página de referencia. Este es el estado honesto de las lagunas:

• Benchmarks monolíticos. No hay ningún número de índice publicado que clasifique a esta familia frente a sus pares de frontera en las propias páginas de Meta. La página de Muse Spark 1.3 muestra una pequeña tabla que compara GDPval-AA v2, JobBench y una columna parcial con Muse Spark 1.2, GPT 5.6 Sol y Opus 5, y los valores están medidos por Meta con ajustes de esfuerzo seleccionados por Meta. Se trata de una ablación interna, no de una comparación cara a cara, y no se extiende al agente, Image, Video, Glimmer ni Voice Transcribe.

• Cualquier comparación directa con el mismo esfuerzo y la misma infraestructura de pruebas. Dos de estos modelos no se han evaluado comparativamente entre sí en ningún lugar que hayamos podido verificar, en ninguna de las dos direcciones, en el mismo banco de pruebas de evaluación. Cuando existe una cifra, es reportada por el proveedor y lo indicamos en la frase que la contiene.

• La totalidad de la forma comercial de Muse Video. Sin fecha, precio, límite ni región, como se indicó anteriormente.

• Límites de frecuencia y estructuras de créditos. La página de documentación de precios y límites de frecuencia de Meta devuelve desde aquí un contenedor vacío sin cifras legibles —un documento de 107,8xx bytes sin valores en dólares—, así que cualquier número sobre los límites de Meta sería inventado. La única excepción son los precios por unidad citados arriba, que leímos hoy en las páginas de modelos individuales de Meta.

• Cualquier cosa sobre lo que diga ai.meta.com/muse/. Esa URL devuelve 200 con un título que lo confirma y ningún cuerpo que podamos extraer, así que no vamos a caracterizar su contenido.

¿Qué es realmente invocable y dónde?

Esta es la parte donde las afirmaciones de disponibilidad quedan obsoletas más rápido, así que se declara de forma restrictiva y a partir de una comprobación en vivo en lugar de un artículo hermano. A fecha de 2026-09-29, el catálogo de OrcaRouter ofrece exactamente dos rutas de Muse, verificadas individualmente contra la API pública de modelos:

• Meta: Muse Spark 1.2 — contexto de 1.048.576 tokens, $1,25 por millón de tokens de entrada, $0,15 por millón de tokens de entrada en caché, $4,25 por millón de tokens de salida, fecha de lanzamiento indicada: 2026-08-05.

• Meta: Muse Spark 1.1 — mismo contexto de 1.048.576 tokens y las mismas tarifas de $1,25 / $0,15 / $4,25, fecha de lanzamiento indicada: 2026-07-16.

Esos dos precios son los mismos que la tarifa que Meta publica para muse-spark-1.3 en su propia página de modelo, y eso es exactamente lo que parece un traspaso sin margen de beneficio: usted paga el precio de lista de Meta y nosotros no le añadimos nada. Muse Spark 1.2 ya está disponible en OrcaRouter al precio de lista exacto de Meta y es la opción a la que conviene recurrir si va a migrar una carga de trabajo de Spark ya existente.

Ningún otro producto de la familia está en nuestro catálogo, y conviene decirlo sin rodeos: Muse Spark 1.3, Muse Image, Muse Video, Muse Glimmer, Muse Code y Muse Voice Transcribe devuelven hoy un error de tipo no encontrado desde la API pública de modelos. Si quieres el identificador 1.3 o el precio de $0.01 por imagen, ese es el endpoint propio de Meta, no el nuestro. Una afirmación segura pero equivocada sobre la disponibilidad es peor que no afirmar nada, así que ese es todo el párrafo.

Cómo pensar sobre la familia en una sola pasada

Tres separaciones hacen la mayor parte del trabajo. Primera, producto frente a modelo: Meta Muse es un agente de consumo con una interfaz de usuario y un sistema de permisos, y no es algo a lo que se llame desde el código: lo invocable que hay debajo es Muse Spark. Segunda, endpoint frente a descarga: se accede a todos los miembros excepto Muse Glimmer a través de Meta Model API o de un cliente construido sobre ella, y a Glimmer se accede descargando los pesos. Tercera, ya disponible frente a anunciado: Image, Voice Transcribe, Spark y el agente ya están disponibles; Video y el acceso desde las gafas no lo están, y ambos han adquirido una fecha falsa en su difusión.

Si estás decidiendo qué construir este trimestre, la lectura práctica es que Muse Spark es el único miembro de la familia con un precio publicado, una ventana de contexto publicada, una API documentada y una ruta de conmutación por error económica — lo que lo convierte en el punto de entrada de bajo riesgo y hace que todo lo demás sea algo que observar más que algo en torno a lo cual planificar. Si estás decidiendo qué leer, la publicación sobre seguridad es el documento de mayor valor que Meta ha publicado sobre la familia, porque es el que te dice qué ocurre cuando el agente se equivoca.