Es un modelo de mezcla de expertos: activa 42.000 millones de parámetros por cada token, acepta un contexto de hasta un millón de tokens y recibe texto, imágenes, video y audio, según la ficha técnica citada por VentureBeat. Su salida es solo texto, así que no genera imágenes ni video. Meta lo presenta para programación y tareas de agentes. Se puede usar ya a través de plataformas como Together AI, Fireworks, Groq u OpenRouter, o descargar en Hugging Face, Amazon SageMaker, Google Cloud y Microsoft Foundry.

Meta ya había presentado Muse, su agente de IA personal, y el 12 de octubre lanzó Muse Wonder y Wonder Full, que solo se usan por API y dentro de Muse Code. Spark Open cambia el esquema: sus pesos se pueden bajar y ejecutar fuera de Meta.

El truco del escritorio y su precio

La parte que más llamó la atención es dónde puede correr. Meta dice que es el primer modelo de su clase que funciona en un escritorio, con dos Mac Studio con chip Apple M5 Ultra. Cada una ofrece hasta 512 GB de memoria unificada, así que juntas suman un terabyte.

Esa configuración todavía no se puede comprar. Según Engadget, Apple no ha dado precio ni fecha para la versión de 512 GB, solo que llegará “a finales de octubre”. VentureBeat calcula el costo con lo que existe hoy: la M5 Ultra de 256 GB cuesta US$10.799 en Apple, y cuatro darían el mismo terabyte por US$43.196 antes de impuestos. La ficha técnica pide al menos 700 GB de memoria de GPU para la versión comprimida y 2 TB para la completa.

Meta mostró dos demostraciones locales: arreglar errores en una app de iOS de código abierto y editar video en DaVinci Resolve. Son pruebas de la propia empresa y no incluyen velocidad de respuesta ni costo total.

¿Qué tan bueno es, según los números?

Los resultados son de Meta. En JobBench saca 61,8 puntos frente a 61,4 de GLM 5.3, y en MCP-Atlas, una prueba de uso de herramientas, 89,2 frente a 84,2. En programación en terminal queda atrás: 76,4 contra 83,9 de GLM 5.3 y 85,0 de Kimi K3.

El índice de Artificial Analysis lo deja en 39 según la ficha de Meta, debajo de los 46 de MiMo-V2.6-Pro, los 45 de GLM 5.3 y los 44 de Kimi K3. VentureBeat no pudo verificar una evaluación independiente de Spark Open al publicar, así que esa cifra sigue siendo de Meta. El mismo medio recuerda el contexto: según Hugging Face, los modelos chinos concentraron el 41 % de las descargas del último año, y los modelos abiertos movieron en septiembre el 60 % de los tokens de solicitudes originadas en EE. UU. en OpenRouter.

La licencia también importa. Es la Muse Model License, con términos comerciales limitados: se puede usar, modificar y vender sin pagar, pero hay que mostrar “Built with Muse Spark Open” en los productos que la usen. Quien ofrezca el modelo como servicio por API y supere los US$20 millones de ingresos al año debe firmar un acuerdo aparte con Meta. Para el usuario común, el efecto práctico llegará por las apps que lo adopten, no por instalarlo en casa.

Fuentes: Meta AI Research y VentureBeat.

La propuesta de Gemini CLI no se limita a la asistencia en programación, pues se trata de un agente de IA versátil que puede apoyar en tareas de generación de contenido, investigación, solución de problemas y gestión de actividades. Todo esto sin salir de la línea de comandos, el entorno predilecto de millones de desarrolladores en todo el mundo.

Con esta iniciativa, Google refuerza su apuesta por democratizar el acceso a la inteligencia artificial. Gemini CLI incluye acceso gratuito a Gemini 2.5 Pro, una de las versiones más avanzadas del modelo, junto con una ventana de contexto de un millón de tokens, lo que amplía significativamente la capacidad de procesamiento de información en cada solicitud.

Además, Google asegura que los límites de uso en esta fase preliminar son los más generosos de la industria. Los usuarios podrán realizar hasta 60 solicitudes de modelo por minuto y 1,000 solicitudes diarias, sin costo, lo que representa una ventaja significativa para estudiantes, profesionales y entusiastas de la IA.

¿Cómo funciona?

Basta con iniciar sesión con una cuenta personal de Google para descargar Gemini CLI y obtener una licencia gratuita de Gemini Code Assist, la tecnología de asistencia en programación que ahora comparte sus capacidades con la nueva herramienta para terminal.

Entre las funciones destacadas se encuentran la comprensión de código, la manipulación de archivos y la ejecución de comandos, todas potenciadas por la IA de Gemini. También se integran herramientas como la búsqueda en la web en tiempo real, personalización de indicaciones y la posibilidad de automatizar tareas dentro de scripts.

Además, al ser un proyecto de código abierto bajo la licencia Apache 2.0, la comunidad global puede revisar el funcionamiento interno de Gemini CLI, reportar errores, proponer mejoras y contribuir al desarrollo del software.

Para Google, la terminal sigue siendo un espacio clave para la productividad. “Sabemos que para los desarrolladores, la terminal no es solo una herramienta, es su entorno principal de trabajo”, señala la compañía. Por eso, Gemini CLI busca ofrecer una experiencia de IA directamente en ese entorno, sin necesidad de aplicaciones adicionales o configuraciones complejas.

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Quienes ya utilizan Gemini Code Assist en entornos como VS Code encontrarán una experiencia integrada, ya que ambas herramientas comparten tecnología. Esto permite un flujo de trabajo unificado, en el que los usuarios pueden obtener sugerencias de código, corrección de errores o generación de funciones, tanto en la terminal como en el editor de texto.

Gemini CLI se encuentra actualmente en fase de prueba privada, pero su descarga y uso básico son gratuitos. Los desarrolladores más avanzados o quienes necesiten ejecutar múltiples agentes simultáneamente también pueden optar por integrar la herramienta con Google AI Studio o Vertex AI, que ofrecen opciones de pago por uso.

Imagen: Google