Meta ha lanzado Muse Wonder y Muse Wonder Full, su primer intento de desarrollar un modelo de frontera, según informó primero TechCrunch. Meta presenta estos modelos de mayor tamaño como más capaces que Muse Spark: destaca sus mejores puntuaciones en pruebas de referencia y sus resultados más sólidos en tareas complejas, como la programación, además de su capacidad para conservar y sintetizar la información que aportan los usuarios.
En las pruebas de Meta, ambos modelos obtuvieron puntuaciones comparables a las de Fable 5.1 y GPT-6 Astra. La empresa también afirma que Muse Wonder supera a Fable, Opus y Astra en MemoryBench.
Meta llama «memoria activa» a su enfoque para conservar y sintetizar la información que aportan los usuarios. En un video de presentación, la investigadora Kavya Kopparapu dijo que el equipo trabajó para que el modelo recordara durante días, semanas, meses y más tiempo la información importante para los usuarios.
Meta ofrece acceso según la versión: Muse Wonder cuesta $4 por millón de tokens de entrada y $20 por millón de tokens de salida a través de Meta Model API, un precio aproximadamente equivalente al de GPT-6 Sol u Opus 5.5. Muse Wonder Full solo está disponible para suscriptores de Muse Code y no se ofrecerá a través de la API; ambos modelos impulsarán Muse agent.
Los modelos son el primer lanzamiento de Meta de un modelo de frontera desde que Alexandr Wang, fundador de Scale AI, reorganizó los esfuerzos de IA de la empresa en agosto del año pasado. Desde entonces, Meta ha lanzado Muse Spark, un modelo ligero, y Muse agent, mientras evitaba los lanzamientos de modelos de vanguardia por los que se conoce a OpenAI y Anthropic.
Los modelos se entrenaron en el centro de datos Prometheus de Meta, en el centro de Ohio, que entró en funcionamiento a principios de este año.