
MTIA 400: el chip de Meta entrena modelos y sirve publicidad
El primer acelerador generativo propio de Meta rinde 12 petaFLOPS en MXFP4 y carga con dos trabajos que casi nunca conviven en el mismo silicio.
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El primer modelo abierto de la compañía en más de un año llega con licencia Apache 2.0, cabe en una tarjeta de 24 GB y apunta a empresas medianas antes que a la frontera.

Meta actualiza su suite de modelos con Muse Spark 1.2 y Muse Code, optimizados para tareas de programación complejas, depuración y agentes de larga secuencia.

Con 30 mil millones de parámetros y licencia Apache 2.0, el nuevo modelo de Meta promete capacidades avanzadas de razonamiento y ejecución de tareas complejas.

El CEO de Meta plantea un futuro con agentes de IA personales y modelos abiertos. Analizamos si esta propuesta busca democratizar el poder o consolidar su imperio.

Meta retoma el desarrollo de modelos de pesos abiertos con Muse Glimmer, un sistema de 30B optimizado para tareas complejas y uso de herramientas bajo licencia Apache 2.0.

El modelo denso de pesos abiertos con contexto de 120K tokens corre completo en una sola GPU NVIDIA y apunta a agentes que trabajan sin salir del equipo.

Meta actualiza su ecosistema de IA con modelos enfocados en desarrollo de software, debugging y una agresiva estrategia de precios para usuarios colaboradores.

Un módulo separado vigila la ejecución, mantiene un banco de memoria estructurado y decide cuándo interrumpir al agente principal con un recordatorio y cuándo quedarse callado.

El CEO de Meta critica la visión de una superinteligencia alineada y aboga por modelos abiertos frente a la estrategia cerrada de OpenAI y Anthropic.

El CEO de Meta proyecta que en un lustro la mayoría de la población mundial contará con asistentes inteligentes dedicados a gestionar sus objetivos diarios.

Según el New York Times, el acuerdo podría valer hasta 10.000 millones de dólares en dos años y sería el primer gran cliente del plan de Zuckerberg para vender capacidad de sus centros de datos.

El modelo empata en el Intelligence Index de Artificial Analysis, gana el duelo de programación y llega con un costo por tarea más bajo que sus rivales directos.

La compañía fabricará su acelerador propio con Broadcom y TSMC para reducir su dependencia de las GPU de Nvidia y AMD, en plena escasez de componentes.

El modelo multimodal para programación agéntica cuesta 1,25 dólares por millón de tokens de entrada y llega tarde frente a OpenAI y Anthropic, pero apuesta por el precio bajo.

Ingenieros de Meta muestran cómo fundir operaciones de normalización como LayerNorm y RMSNorm dentro de los kernels GEMM y de atención para ocultar hasta el 90% de su latencia en GPU B200.

La nueva API de Meta cobra 4,25 dólares por millón de tokens de salida, muy por debajo de OpenAI, Anthropic e incluso del recién llegado Grok 4.5.

El primer modelo de imágenes de Meta funciona como agente y queda segundo tras GPT Image 2, pero una función que genera fotos de terceros sin consentimiento ya enfrenta reparos en Europa.

Zuckerberg dijo en un town hall interno que el desarrollo agente no aceleró como esperaba. Su jefe de IA, Alexandr Wang, respondió con el nombre en código del próximo modelo: Watermelon.

Bloomberg reveló que Meta prepara una división llamada Meta Compute que competirá directo con AWS, Google Cloud y Microsoft Azure, replicando lo que hizo antes SpaceX con xAI.

Nueve voluntarios sanos usaron magnetoencefalografía externa para dictar 22.000 oraciones. El sistema procesa señales sin necesitar el timing exacto de cada tecla como su antecesor.

Documentos internos vistos por The Information indican que Meta pausó trabajos con esas herramientas de Anthropic y OpenAI para evitar que las salidas terminen en su propio dataset de entrenamiento.
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