A Meta revelou o Muse Wonder e o Muse Wonder Full em 12 de outubro de 2026, descrevendo-os como seus sistemas de IA mais poderosos até o momento para tarefas profissionais complexas e de longa duração. A documentação técnica da Meta diz que ambos os modelos suportam janelas de contexto de até 1 milhão de tokens e podem processar texto, imagens, áudio e vídeo.

A Artificial Analysis atribuiu 52 pontos ao Muse Wonder e 56 ao Muse Wonder Full, em comparação com 48 para o Muse Spark 1.3 e 58 para o Claude Opus 5.5.

A Meta revelou o Muse Wonder e o Muse Wonder Full, de maior desempenho, em 12 de outubro de 2026. A empresa disse que os modelos são seus sistemas de IA mais poderosos até o momento, projetados para realizar trabalho profissional complexo, concluir de forma independente tarefas de longa duração e se adaptar a condições variáveis.

Os modelos sucedem o Muse Spark e foram treinados com a infraestrutura computacional do data center Prometheus. A Meta disse que o Active Memory permite que eles retenham informações importantes de conversas anteriores e recuperem contexto relevante, enquanto o Active Focus sustenta o trabalho, abordagens alternativas e a correção de erros sem instruções adicionais constantes.

Segundo a Meta, os sistemas podem analisar contratos de locação, processar documentos financeiros e médicos, criar aplicações e executar ações em navegadores. As demonstrações incluíram a criação de um jogo em 3D, a organização de um plano de exercícios personalizado e a preparação de um mapa de assentos para convidados de casamento.

O Muse Wonder está disponível por meio da API de Modelos da Meta e do ambiente Muse Code. O Muse Wonder Full está inicialmente limitado aos assinantes do Muse Code. A Meta planeja adicionar os recursos ao seu assistente Muse AI, começando pelos usuários pagantes.

Especificações e resultados de benchmarks

A documentação técnica da Meta diz que ambos os modelos suportam janelas de contexto de até 1 milhão de tokens. Eles aceitam texto, imagens, áudio e vídeo como entradas, mas geram respostas em texto.

A Meta comparou os modelos com o GPT-6 Astra, da OpenAI, e o Claude Fable 5.1 e o Claude Opus 5.5, da Anthropic. No benchmark jurídico Harvey LAB-AA, o Muse Wonder Full marcou 13,1, ante 8,6 do GPT-6 Astra e 4,2 do Claude Opus 5.5. Ele marcou 59,1 no Vals Finance Agent V2, em comparação com 58,6 do Claude Opus 5.5.

No MemoryBench, o Muse Wonder marcou 85,6 e o Muse Wonder Full, 85,5. O Muse Wonder Full registrou 79% no teste de programação DeepSWE 1.1, ante 74,2% do Claude Opus 5.5, e 57,5% no benchmark de projetos de software de longa duração SWE-Marathon, em comparação com 46,3% do Claude.

A Meta não liderou todos os testes. O Claude Opus 5.5 marcou 59,6 no Terminal-Bench 4.0, em comparação com 57,1 do Muse Wonder Full, e 65,6 no HealthBench Pro, ante 62,3% do modelo da Meta. A Meta disse que alguns resultados vieram de testes internos, enquanto alguns números dos concorrentes vieram de relatórios publicados, o que significa que as metodologias não foram totalmente idênticas.

Avaliação independente e custos

A plataforma de pesquisa Artificial Analysis publicou uma avaliação independente que atribuiu 52 pontos ao Muse Wonder e 56 ao Muse Wonder Full em seu Intelligence Index v4.3. O Muse Spark 1.3 marcou 48, enquanto o Claude Opus 5.5 marcou 58.

A Artificial Analysis disse que o Muse Wonder Full ficou entre os três primeiros em seis dos 10 testes do índice, com seus maiores ganhos sobre o antecessor em automação de fluxos de trabalho, tarefas profissionais e pesquisa científica. Seu resultado no Terminal-Bench 4.0 subiu de 33% para 57%, enquanto sua pontuação no GDPval-AA v2.1 aumentou de 1.681 para 1.857 pontos Elo.

A Meta precificou o Muse Wonder em US$ 4 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 20 por 1 milhão de tokens de saída, com entrada em cache custando US$ 0,20 por 1 milhão de tokens. A Artificial Analysis calculou um custo médio de US$ 4,52 por tarefa do Intelligence Index, cerca de 2,8 vezes o custo do Muse Spark 1.3, mas abaixo do Claude Opus 5.5 em uma configuração comparável.

O Muse Wonder Full marcou 30 no teste de conhecimento factual AA-Omniscience, em comparação com 46 para o Claude Opus 5.5 e 43 para o GPT-6 Astra. Sua taxa de alucinação foi de 23%, que a Artificial Analysis descreveu como uma das mais baixas entre os sistemas avançados testados.

A WIRED disse que a Meta fez progressos significativos após lançamentos menos bem-sucedidos do Llama e reduziu a distância em relação aos principais desenvolvedores em programação e análise profissional, embora tenha alertado que os resultados exigem validação por meio de uso em larga escala no mundo real.

Analistas da Baird liderados por Colin Sebastian e analistas do Bank of America liderados por Justin Post disseram que o Muse Wonder poderia se tornar um impulsionador de crescimento de longo prazo, com potencial de monetização por meio de acesso direto e integração aos serviços existentes da Meta.

Medidas de segurança

A Meta disse que reforçou as proteções para informações pessoais, a resistência a instruções maliciosas e os controles contra usos potencialmente perigosos. A empresa reconheceu que, sem restrições adicionais, não poderia descartar que o Muse Wonder Full atingisse um nível de alto risco para ameaças químicas e biológicas. Após aplicar salvaguardas, a Meta avaliou os riscos residuais em todas as categorias analisadas como moderados ou inferiores e disse que planeja publicar um relatório mais completo de auditoria de segurança.

Fonte: HODL Press