Meta пуска Muse Wonder и Muse Wonder Full: бенчмаркове, цени и как да ги използвате

Meta пусна Muse Wonder и Muse Wonder Full — най-способните ѝ модели досега. Muse Wonder е авангарден модел на Meta, създаден за лични и професионални AI агенти. И двата модела са предназначени за продължителна работа на агенти: програмиране, задачи в областта на правото и финансите и работа с компютри. Muse Wonder вече е достъпен в Meta Model API и Muse Code. Muse Wonder Full е ограничен до платените планове на Muse Code.

Накратко

• Размер: контекст от 1 млн. токена, вход с текст, изображения, видео и аудио, изход с текст.
• Работи на: само в облака на Meta чрез API или CLI на Muse Code (macOS, Linux, Windows).
• Представяне: Muse Wonder Full води в 6 от 14-те реда в таблицата с бенчмаркове на Meta. В няколко от тях изостава от Claude Opus 5.5.
• Най-добър резултат: Muse Wonder постига 85.6 в MemoryBench — най-високия резултат сред всичките 5 посочени модела.
• Най-слаб резултат: Muse Wonder постига 50.0 в ProgramBench, в сравнение със 70.5 за Claude Opus 5.5.

Какво представлява Muse Wonder?

Muse Wonder следва Muse Spark в стълбицата за мащабиране на Meta. Екипът на Meta посочва, че моделът е обучен в нейния център за данни Prometheus, с подобрения както в предварителното обучение, така и в обучението с подсилване. Meta отдава по-добрите резултати при непознати задачи на по-големия базов модел.

Изданието се характеризира с две именувани поведения:

• Active Memory: запазва контекста на потребителя в различни разговори и извлича необходимите за задачата детайли.
• Active Focus: продължава да работи по сложни задачи, изпробва алтернативи и се консултира с потребителя преди важни действия.

За разработчиците Muse Wonder планира продължителни задачи и делегира работа на подагенти. Моделът също така работи с браузъри, настолни и мобилни приложения.

Как се представя Muse Wonder в бенчмарковете?

Всички резултати по-долу са взети от публикуваната от Meta таблица при максимално усилие за разсъждение. В няколко реда са използвани външни източници като Artificial Analysis, Vals AI и Datacurve.

Забележка: PSI, MemoryBench и FocusBench са вътрешни оценки на Meta. В картата на модела се посочва, че резултатите на конкурентите са постигнати с максимално старание и може да не са оптимизирани. Резултатите от SWE-Marathon за конкурентите са получени с Codex и Claude Code, така че сравнението не е проведено с общ тестов набор.

Muse Wonder срещу Claude Opus 5.5, Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra

Как да използвате Muse Wonder: стъпка по стъпка за нови потребители

Стъпка 1: Отворете dev.meta.ai. Кликнете върху Start building, за да влезете. Командата за инсталиране на Muse Code се намира на същата страница.

Стъпка 2: Изберете модела. Muse Wonder струва $4 за вход, $0.20 за кеширани токени и $20 за изход на милион токена. Muse Wonder Full изисква план на Muse Code: Power за $50 или Maximum за $200 месечно.

Стъпка 3: Влезте с профила си в Meta. Потвърдете името си, приемете условията за Model API и кликнете върху Get started.

Стъпка 4. Добавете данни за плащане, след което създайте API ключ. Новите профили виждат банер „No payment method“, а Create API key остава деактивиран. Добавете карта в Billing, след което отворете API keys и изберете Create API key. Експортирайте го като MODEL_API_KEY според указанията в ръководството за бърз старт.

Стъпка 5. Тествайте го в Playground. Отворете Chat, изберете muse-wonder-1.0 и задайте температурата, максималния брой токени и усилието за разсъждение.

Стъпка 6. Копирайте работещия код. Кликнете върху Get code, за да получите фрагмент на curl или Python. Той извиква крайната точка Responses на адрес https://api.meta.ai/v1/responses.

API е съвместим с OpenAI, така че OpenAI SDK работи с нов базов URL адрес:

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)

Стъпка 7: Или използвайте Muse Code в терминала. На Mac инсталирайте с curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash. В Windows използвайте irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex. Изпълнете muse в папката на проекта, доверете се на работното пространство и влезте в профила си. Моделът по подразбиране е muse-spark-1.2. Превключете с /models или стартирайте с muse --model muse-wonder-1.0.

Основни изводи

• Muse Wonder се предлага за $4/$20 на милион токена с контекст от 1 млн. токена.
• Muse Wonder Full води в DeepSWE (79.0) и SWE-Marathon (57.5).
• Claude Opus 5.5 все още води в ProgramBench, OSWorld и Terminal-Bench.
• Wonder Full е достъпен само в Muse Code, от $50 месечно.
• Все още няма данни за броя параметри, отворени тегла или пълен доклад за безопасността.

Вижте изследователския блог, картата на модела и документацията за разработчици. Всички заслуги са за изследователя на този проект. Също така можете да ни последвате в Twitter и не забравяйте да се присъедините към нашия 150k+ ML SubReddit и да се абонирате за нашия бюлетин. Чакайте! В Telegram ли сте? Вече можете да се присъедините към нас и в Telegram.