El 8 de abril de 2026, Meta realizó un cambió en su estrategia con respecto a la IA y lanzó Muse Spark, su primer modelo principal de código cerrado desde que creó la familia Llama, la empresa seguirá ofreciendo modelos abiertos para uso general, pero se guardará en exclusiva sus inteligencias artificiales avanzadas basadas en agentes. Tres meses después, el lanzamiento de Muse Spark 1.1 confirmó definitivamente este cambio de rumbo.
Por primera vez desde Llama 1, Meta lanzó un modelo principal sin compartir su código interno. Esto rompió de forma profunda la filosofía de código abierto que había convertido a Llama en la herramienta clave para desarrolladores, investigadores y empresas que no podían pagar modelos privados.
La actualización a Muse Spark 1.1 el 9 de julio confirmó que la nueva estrategia de Meta vino para quedarse. Entre abril y julio, la empresa notó que mantener gratis sus modelos más avanzados era insostenible debido al alto costo de procesar millones de datos y coordinar múltiples tareas a la vez. El verdadero valor ya no estaba en regalar la tecnología básica, sino en vender la capacidad de coordinar decenas de agentes inteligentes trabajando al mismo tiempo.
Llama no ha desaparecido como proyecto abierto. Meta seguirá ofreciendo sus modelos básicos de forma gratuita para atraer desarrolladores y mantener su presencia en el mercado.
Lo que cambió fue el modelo de negocio:
- Modelos básicos (abiertos): Siguen siendo gratuitos, modificables y de acceso libre.
- Modelos avanzados (cerrados): Las herramientas más potentes, que compiten con GPT-5.6, Claude Opus 4.8 y Grok 4.5, ahora son de pago.
Procesar tareas avanzadas consume demasiada energía y potencia de cálculo, la solución de Meta fue separar ambas gamas y mantener la base abierta reservando la tecnología más avanzada para su ecosistema de pago.
Al dejar Meta de ofrecer gratis sus modelos más avanzados, otras empresas han ocupado ese lugar. Por un lado, Z.ai se posicionó como líder del código abierto con su modelo GLM-5.2. Por otro, DeepSeek mantiene su apuesta por la tecnología abierta con V4-Flash, que debutó ofreciendo un rendimiento cercano a Claude Opus 4.8 a un precio muy bajo.
Aunque DeepSeek subió sus tarifas en agosto de $0,28 a un rango de $0,66 a $1,32 por millón de tokens según el horario, sus modelos siguen siendo más económicos que los cerrados occidentales, aunque la diferencia de precio ya no es tan extrema como al principio.
Los modelos de rendimiento medio son cada vez más accesibles, ofreciendo la mayor parte de la capacidad de un modelo avanzado a un costo mucho menor. Esto reduce significativamente los gastos de automatización para las empresas.
La salida de Meta del mercado de modelos abiertos más potentes ha permitido que otras compañías ocupen su lugar. Z.ai se posicionó en este sector con GLM-5.2, mientras que DeepSeek lanzó V4-Flash con un rendimiento cercano a Claude Opus 4.8. Aunque DeepSeek subió sus tarifas en agosto —de $0,28 a un rango de $0,66 a $1,32 por millón de tokens—, sus precios se mantienen por debajo de los modelos cerrados occidentales.
El cierre de Meta responde a un motivo económico: ejecutar inteligencia artificial agéntica requiere una infraestructura de inferencia costosa, y por ahora eso solo resulta viable con modelos de negocio cerrados o con apoyo estatal. Además, Meta no cerró todo su catálogo: separó la base abierta (Llama) de la capa agéntica cerrada (Muse Spark). Esa línea, trazada en abril de 2026, cambia la pregunta para los desarrolladores: ya no es qué modelo abierto usar, sino hasta qué punto del stack pueden llegar antes de entrar en un ecosistema cerrado.