Meta lanza tres modelos de IA que generan críticas por su falta de innovación

Los nuevos Scout, Maverick y Behemoth fueron calificados como «poco impactantes». La compañía enfrenta acusaciones de manipulación de benchmarks y diferencias en su rendimiento real. El episodio del podcast Equity analiza el fallido lanzamiento y la obsesión del sector por los resultados teóricos.

«Un intento fallido de recuperar relevancia»

Meta presentó sus modelos durante el fin de semana, pero la recepción fue tibia entre expertos y redes sociales. «Crear algo para destacar en pruebas no siempre se traduce en buen negocio», señaló Kirsten Korosec, coanfitriona del podcast. Las acusaciones incluyen supuesta manipulación de métricas y discrepancias entre versiones públicas y privadas.

El contexto de la polémica

La industria de IA vive una carrera acelerada por innovar, lo que aumenta la presión por demostrar avances significativos. Meta buscaba posicionarse con modelos «open-ish» (parcialmente abiertos), pero la estrategia no convenció a la comunidad técnica.

Más que un lanzamiento frustrado

El episodio de Equity también abordó el impacto potencial de los aranceles de Trump en proyectos tecnológicos y el descubrimiento de Colossal Biosciences sobre lobos gigantes. Sin embargo, el foco sigue en cómo Meta perdió una oportunidad clave para liderar el debate en IA.

La IA entre el papel y la realidad

El sector prioriza métricas teóricas, pero los usuarios finales demandan aplicaciones prácticas y diferenciadoras. Meta, que ya enfrenta competencia feroz, ahora debe responder a las dudas sobre la transparencia de sus desarrollos.

Un podcast con la última palabra

TechCrunch profundizará en estos temas en futuros episodios de Equity. La audiencia podrá acceder a análisis completos sobre cómo evolucionan los modelos de Meta y su alineación con las necesidades reales del mercado.