Meta запускает Muse Wonder и Muse Wonder Full: результаты тестов, цены и как ими пользоваться

Meta выпустила Muse Wonder и Muse Wonder Full — свои самые мощные на данный момент модели. Muse Wonder — передовая модель Meta, созданная для персональных и профессиональных ИИ-агентов. Обе модели предназначены для длительных задач агентов: программирования, работы с юридическими и финансовыми задачами, а также использования компьютера. Muse Wonder уже доступна в Meta Model API и Muse Code. Muse Wonder Full ограниченно доступна в платных тарифах Muse Code.

Кратко

• Размер: контекст на 1 млн токенов, на входе текст, изображения, видео и аудио, на выходе текст.
• Работает: только в облаке Meta, через API или CLI Muse Code (macOS, Linux, Windows).
• Производительность: Muse Wonder Full лидирует в 6 из 14 строк таблицы бенчмарков Meta. В нескольких тестах она уступает Claude Opus 5.5.
• Лучший результат: Muse Wonder набирает 85,6 в MemoryBench — это лучший результат среди всех 5 представленных моделей.
• Худший результат: Muse Wonder набирает 50,0 в ProgramBench против 70,5 у Claude Opus 5.5.

Что такое Muse Wonder?

Muse Wonder продолжает Muse Spark в линейке масштабирования Meta. Команда Meta заявляет, что модель была обучена в дата-центре Prometheus, а улучшения были достигнуты на этапах предварительного обучения и обучения с подкреплением. Meta связывает более высокие результаты на незнакомых задачах с увеличением базовой модели.

Релиз определяют два заявленных типа поведения:

• Active Memory: сохраняет контекст пользователя между разговорами и извлекает детали, необходимые для выполнения задачи.
• Active Focus: продолжает работать над сложными задачами, пробует альтернативные варианты и запрашивает подтверждение перед важными действиями.

Для разработчиков Muse Wonder планирует длительные задачи и делегирует их субагентам. Она также работает с браузерами, настольными и мобильными приложениями.

Как Muse Wonder показывает себя в бенчмарках?

Все приведённые ниже результаты взяты из опубликованной Meta таблицы при максимальном уровне рассуждений. В нескольких строках использованы сторонние источники, такие как Artificial Analysis, Vals AI и Datacurve.

Примечание: PSI, MemoryBench и FocusBench — внутренние оценки Meta. В карточке модели говорится, что результаты конкурентов получены в рамках добросовестных попыток и могут быть не оптимизированы. Для результатов SWE-Marathon у конкурентов использовались Codex и Claude Code, поэтому сравнение проводилось не на общей тестовой платформе.

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

Как использовать Muse Wonder: пошаговое руководство для новых пользователей

Шаг 1: Откройте dev.meta.ai. Нажмите Start building, чтобы войти в систему. Команда установки Muse Code находится на той же странице.

Шаг 2: Выберите модель. Стоимость Muse Wonder составляет $4 за входные данные, $0.20 за кэшированные данные и $20 за выходные данные на миллион токенов. Для Muse Wonder Full нужен тариф Muse Code: Power за $50 или Maximum за $200 в месяц.

Шаг 3: Войдите с помощью аккаунта Meta. Подтвердите своё имя, примите условия Model API и нажмите Get started.

Шаг 4. Добавьте платёжные данные, затем создайте ключ API. В новых аккаунтах отображается баннер «No payment method», а кнопка Create API key остаётся неактивной. Добавьте карту в разделе Billing, затем откройте API keys и выберите Create API key. Экспортируйте его как MODEL_API_KEY согласно руководству по быстрому старту.

Шаг 5. Протестируйте модель в Playground. Откройте раздел Chat, выберите muse-wonder-1.0 и задайте температуру, максимальное число токенов и уровень рассуждений.

Шаг 6. Скопируйте рабочий код. Нажмите Get code, чтобы получить фрагмент для curl или Python. Он обращается к конечной точке Responses по адресу https://api.meta.ai/v1/responses.

API совместим с OpenAI, поэтому SDK OpenAI работает с новым базовым URL:

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)

Шаг 7: Или используйте Muse Code в терминале. На Mac установите программу с помощью curl -fsSL https://dev.meta.ai/install.sh | bash. В Windows используйте irm https://dev.meta.ai/install.ps1 | iex. Запустите muse в папке проекта, подтвердите доверие к рабочей области и войдите в систему. Модель по умолчанию — muse-spark-1.2. Переключитесь с помощью /models или запустите программу командой muse --model muse-wonder-1.0.

Основные выводы

• Muse Wonder доступна по цене $4/$20 за миллион токенов и имеет контекст на 1 млн токенов.
• Muse Wonder Full лидирует в DeepSWE (79,0) и SWE-Marathon (57,5).
• Claude Opus 5.5 по-прежнему лидирует в ProgramBench, OSWorld и Terminal-Bench.
• Wonder Full доступна только в Muse Code, начиная от $50 в месяц.
• Параметры, открытые веса и полный отчёт по безопасности пока не раскрыты.

Ознакомьтесь с исследовательским блогом, карточкой модели и документацией для разработчиков. Вся благодарность принадлежит исследователю этого проекта. Также подписывайтесь на нас в Twitter и не забудьте присоединиться к нашему сабреддиту 150k+ ML и подписаться на нашу рассылку. Стоп! Вы пользуетесь Telegram? теперь вы также можете присоединиться к нам в Telegram.