Meta anunció el 6 de noviembre de 2026 que estaba desplegando modelos especializados, entrenados con Muse Wonder, para los usuarios de Muse y Meta AI. La empresa los presenta como modelos orientados a tareas: en Muse, ayudarían a recordar contexto y a continuar cuando surge un obstáculo; en Meta AI, a resolver problemas por pasos y adaptarse a los cambios de conversación. Meta publicó el anuncio.
La cobertura anterior de NeoTeo sobre Muse y privacidad abordó el agente desde otro ángulo. Este anuncio se centra en los modelos que Meta dice estar incorporando a sus productos.
Qué pretende aportar Active Memory y Active Focus a Muse
Meta describe Active Memory como una función para recuperar información anterior cuando resulta pertinente, distinguir los datos temporales de los duraderos y detectar cuándo un dato ha quedado desactualizado. Según la empresa, los modelos mejorados de Muse redujeron 2,4 veces el olvido de información crítica.
Active Focus está pensado para que Muse siga avanzando hacia un objetivo cuando aparece un problema: puede volver a intentarlo, recuperarse o buscar una alternativa. Meta comunicó una mejora del 67 % en la finalización de tareas cotidianas cuando surgen imprevistos.
La empresa también dice que Muse puede aceptar indicaciones y aclaraciones mientras trabaja, y alternar entre actuar por su cuenta y colaborar con el usuario. Son comportamientos previstos para el agente, no resultados de las dos evaluaciones que Meta comunicó sobre Muse.
Qué cambia en la descripción de Meta AI
Para Meta AI, Meta describe un uso más conversacional: dividir problemas complejos en pasos, formular preguntas de seguimiento y adaptarse si el usuario cambia de dirección a mitad de la charla. Así, la empresa plantea los modelos especializados tanto para las tareas que aborda Muse como para las conversaciones con Meta AI.
Muse se orienta a avanzar en una tarea; Meta AI, a acompañar una conversación que puede cambiar de rumbo.
Las evaluaciones de Muse miden aspectos distintos
Meta comunicó dos comparaciones entre el modelo actual y el anterior de Muse. Una mide el uso correcto de contexto crítico en tareas; la otra corresponde al Personal Superintelligence Index. Sus cifras no son dos versiones de una misma medida.
| Medición comunicada por Meta | Modelo actual de Muse | Modelo anterior de Muse |
| Tareas que usan correctamente el contexto crítico, evaluación de Active Memory | 90 % | 76 % |
| Personal Superintelligence Index | 47 % | 38 % |
La empresa también comunicó la reducción de 2,4 veces en el olvido de información crítica y la mejora del 67 % en tareas cotidianas con imprevistos. Meta atribuye estos resultados a sus evaluaciones de Muse; son cifras distintas de las dos comparaciones de la tabla.
