A Meta Superintelligence Lab hétfőn két új, fejlett nyelvi modellt mutatott be, Muse Wonder és Muse Wonder Full néven — ezek a vállalat első, a „frontier” (élvonalbeli) kategóriába sorolt modelljei.
A Wonder modellek nagyobbak és képességekben erősebbek, mint a korábbi, alacsony késleltetésre és könnyű futtathatóságra tervezett Muse Spark. A Meta által közölt teljesítménymutatók szerint (a publikus model card alapján) a Muse Wonder és a Muse Wonder Full benchmark pontszámai összevethetők a Fable 5.1 és GPT‑6 Astra modellekkel, és jobb eredményeket érnek el összetettebb feladatoknál, például kódgenerálásnál.
A Meta blogbejegyzése szerint: „Együtt a skálázási lépcső következő lépését jelentik, és nagy előrelépést az egyéni szuperintelligencia felé.”
Árazás és elérhetőség
A Meta Model API-n keresztül elérhető Muse Wonder input tokenenként 4,00 USD és output tokenenként 20,00 USD díjon használható, ami költségszinten nagyjából megegyezik a GPT‑6 Sol vagy az Opus 5.5 modellekéhez hasonló árszinttel. Fontos megkülönböztetés, hogy a Muse Wonder Full csak a Muse Code előfizetők számára lesz elérhető, és nem szolgálják ki az API-n keresztül. Mindkét modell a Muse agent működtetésében is szerepet kap.
Fókusz: hosszú távú emlékezet
A Meta külön hangsúlyt fektetett azokra a képességekre, amelyek lehetővé teszik, hogy a modell hosszabb időn át megtartsa és összesítse a felhasználó által megadott információkat — ezt a tulajdonságot a cég „active memory” (aktív memória) név alatt említi. A visszaemlékezés javítására a Meta kiemelte a MemoryBench benchmarkot, amely a folyamatos tanulási és memóriaépítési keretrendszereket teszteli. A Meta által közölt teszteredmények szerint a Muse Wonder a MemoryBench-en magasabb pontszámot ér el, mint a Fable, Opus vagy Astra modellek.
A bejelentéshez készült videóban Kopparapu Kavya, a Meta kutató tudósa így fogalmazott: „Rengeteg erőfeszítést tettünk annak érdekében, hogy a modell képes legyen emlékezni arra, ami Önnek fontos napokkal, hetekkel, hónapokkal és azon túl is.”
Fejlesztési háttér
Ezek az első frontier jellegű modellek a Scale AI társalapítója, Alexandr Wang tavaly augusztusi átszervezését követően, amikor Wang átalakította a Meta mesterséges intelligencia-tevékenységét. Azóta a Meta kiadta a könnyű Muse Spark modellt és a Muse agentet, de eddig kerülték az olyan nagy teljesítményű modellkiadásokat, amelyekről OpenAI és Anthropic ismertebb.
A Meta közlése szerint a modelleket a társaság Prometheus nevű adatközpontjában tréningezték, amely közép‑Ohio-ban található és az idei évben vált üzemképessé.
Miért számít ez?
A bemutatott modellek jelezhetik, hogy a Meta aktívabban lép be a legkorszerűbb nyelvi modellek piacára, különös hangsúlyt helyezve az egyéni asszisztensek hosszú távú memóriájára. Az elérhetőségi és árazási döntések — API‑hozzáférés Wonder esetén, Wonder Full korlátozása Muse Code előfizetésre — befolyásolhatják a fejlesztők és vállalati felhasználók választását.
Összefoglaló tények
- Modellek: Muse Wonder és Muse Wonder Full (Meta Superintelligence Lab).
- Teljesítmény: A Meta bemutató szerint összevethető a Fable 5.1 és GPT‑6 Astra modellekkel; jobb eredmények komplex feladatoknál és MemoryBench-en.
- Árazás (Muse Wonder, Meta Model API): 4,00 USD/millió input token; 20,00 USD/millió output token.
- Elérhetőség: Wonder az API-n keresztül; Wonder Full csak Muse Code előfizetőknek, nem érhető el API-n.
- Használat: Mindkét modell a Muse agentet is meghajtja.
- Képzés helye: Prometheus adatközpont, közép‑Ohio (idén vált üzemképessé).
- Háttér: Első frontier modellkiadás a Meta AI‑szervezetének 2025‑ben folytatott átalakítása óta (a strukturális változás Alexandr Wang tavaly augusztusban történt).
