Meta запускає Muse Wonder і Muse Wonder Full: результати тестів, ціни та як ними користуватися

Meta випустила Muse Wonder і Muse Wonder Full, свої найпотужніші моделі на сьогодні. Muse Wonder — це передова модель Meta, створена для персональних і професійних ШІ-агентів. Обидві моделі орієнтовані на тривалу роботу агентів: програмування, юридичні та фінансові завдання, а також роботу з комп’ютером. Muse Wonder уже доступна через Meta Model API і Muse Code. Muse Wonder Full обмежена платними тарифами Muse Code.

Коротко

• Розмір: контекст на 1 млн токенів, введення тексту, зображень, відео й аудіо, виведення тексту.
• Працює на: лише в хмарі Meta через API або CLI Muse Code (macOS, Linux, Windows).
• Продуктивність: Muse Wonder Full лідирує у 6 із 14 рядків таблиці тестів Meta. У кількох показниках вона поступається Claude Opus 5.5.
• Найкращий результат: Muse Wonder набирає 85.6 у MemoryBench — це найвищий результат серед усіх 5 перелічених моделей.
• Найгірший результат: Muse Wonder набирає 50.0 у ProgramBench проти 70.5 у Claude Opus 5.5.

Що таке Muse Wonder?

Muse Wonder продовжує Muse Spark у масштабованій лінійці Meta. Команда Meta заявляє, що модель була навчена в дата-центрі Prometheus, із покращеннями на етапах попереднього навчання та навчання з підкріпленням. Meta пояснює кращі результати на незнайомих завданнях більшою базовою моделлю.

Реліз визначають дві заявлені особливості поведінки:

• Активна пам’ять: зберігає контекст користувача між розмовами та повертає деталі, необхідні для виконання завдання.
• Активна зосередженість: продовжує працювати над складними завданнями, випробовує альтернативи та запитує підтвердження перед важливими діями.

Для розробників Muse Wonder планує тривалі завдання та делегує їх субагентам. Вона також працює з браузерами, настільними й мобільними застосунками.

Як Muse Wonder показує себе в тестах?

Усі наведені нижче оцінки взято з опублікованої Meta таблиці за максимального рівня міркувань. У кількох рядках використано сторонні джерела, такі як Artificial Analysis, Vals AI та Datacurve.

Примітка: PSI, MemoryBench і FocusBench — це внутрішні оцінювання Meta. У картці моделі зазначено, що запуски конкурентних моделей виконувалися за принципом «якнайкраще» й могли не бути оптимізовані. Для результатів SWE-Marathon у конкурентів використовувалися Codex і Claude Code, тому це не порівняння на спільному тестовому середовищі.

Muse Wonder проти Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1 і GPT-6 Astra

Як користуватися Muse Wonder: покрокова інструкція для нових користувачів

Крок 1: відкрийте dev.meta.ai. Натисніть Start building, щоб увійти. Команда встановлення Muse Code розташована на тій самій сторінці.

Крок 2: виберіть модель. Muse Wonder коштує $4 за введення, $0.20 за кешовані дані та $20 за виведення на мільйон токенів. Для Muse Wonder Full потрібен тариф Muse Code: Power за $50 або Maximum за $200 на місяць.

Крок 3: увійдіть за допомогою облікового запису Meta. Підтвердьте своє ім’я, прийміть умови Model API та натисніть Get started.

Крок 4. Додайте платіжні дані, а потім створіть ключ API. Нові облікові записи бачать банер «No payment method», а кнопка Create API key залишається неактивною. Додайте картку в розділі Billing, потім відкрийте API keys і виберіть Create API key. Експортуйте його як MODEL_API_KEY відповідно до короткого посібника.

Крок 5. Протестуйте його в Playground. Відкрийте Chat, виберіть muse-wonder-1.0 і встановіть температуру, максимальну кількість токенів та рівень міркувань.

Крок 6. Скопіюйте робочий код. Натисніть Get code, щоб отримати фрагмент коду для curl або Python. Він викликає кінцеву точку Responses за адресою https://api.meta.ai/v1/responses.

API сумісний з OpenAI, тому SDK OpenAI працює з новою базовою URL-адресою:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.meta.ai/v1", api_key=os.environ["MODEL_API_KEY"])
resp = client.responses.create(model="muse-wonder-1.0", input="List 3 risks in this lease clause: ...")
print(resp.output_text)

Крок 7: або скористайтеся Muse Code у терміналі. На Mac встановіть його за допомогою curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash. У Windows використовуйте irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex. Запустіть muse у папці проєкту, підтвердьте довіру до робочого простору та увійдіть. Модель за замовчуванням — muse-spark-1.2. Перемкніть її за допомогою /models або запустіть із параметром muse --model muse-wonder-1.0.

Ключові висновки

• Muse Wonder доступна за ціною $4/$20 за мільйон токенів із контекстом на 1 млн токенів.
• Muse Wonder Full лідирує в DeepSWE (79.0) і SWE-Marathon (57.5).
• Claude Opus 5.5 усе ще лідирує в ProgramBench, OSWorld і Terminal-Bench.
• Wonder Full доступна лише в Muse Code — від $50 на місяць.
• Параметри, відкриті ваги та повний звіт про безпеку поки що не опубліковані.

Ознайомтеся з дослідницьким блогом, карткою моделі та документацією для розробників. Уся подяка досліднику цього проєкту. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого 150k+ ML SubReddit та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? Тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.