La compañía lanzó dos modelos con memoria activa, capacidades avanzadas de programación y mecanismos para mantener la ejecución de tareas complejas. Muse Wonder Full se coloca entre los sistemas más competitivos del mercado.
Meta presentó el 12 de octubre los modelos de inteligencia artificial Muse Wonder y Muse Wonder Full, desarrollados por Meta Superintelligence Labs para ejecutar tareas personales y profesionales mediante agentes de IA. La nueva familia representa un avance respecto de Muse Spark y marca el regreso de la compañía a la competencia de modelos de frontera, después de una reestructuración de sus operaciones de inteligencia artificial que comenzó hace 14 meses.
Los modelos incorporan dos funciones que Meta denomina Active Memory y Active Focus. La primera permite conservar información relevante entre conversaciones y recuperarla cuando resulta necesaria para una tarea. La segunda está diseñada para mantener la ejecución de objetivos complejos, explorar soluciones alternativas, recuperarse de errores y solicitar aclaraciones cuando sea necesario. Según la compañía, estas capacidades permitirían desarrollar agentes capaces de analizar contratos de arrendamiento, gestionar reclamaciones de seguros, interpretar información financiera y construir aplicaciones funcionales.
En las evaluaciones independientes de Artificial Analysis, Muse Wonder Full obtuvo 56 puntos en el Intelligence Index v4.3, mientras que Muse Wonder alcanzó 52. El resultado coloca a la versión Full por encima de GPT-6 Astra y Gemini 4 Argon, ambos con 53 puntos, aunque todavía por debajo de Claude Opus 5.5, que registra 58. El avance resulta especialmente notable frente a Muse Spark 1.3, que obtuvo 48 puntos. Las evaluaciones identificaron mejoras en programación, tareas profesionales y ejecución de flujos de trabajo con agentes, aunque los modelos de Meta todavía presentan desventajas en determinadas pruebas de conocimiento y razonamiento.
En las pruebas de rendimiento publicadas por Meta, Muse Wonder Full obtuvo 79 puntos en DeepSWE 1.1, una evaluación de ingeniería de software, frente a 74.1 de GPT-6 Astra y 74.2 de Claude Opus 5.5. La diferencia fue mayor en SWE-Marathon, una prueba que evalúa la ejecución de proyectos de programación prolongados: el nuevo modelo alcanzó 57.5 puntos, mientras que los modelos de OpenAI y Anthropic registraron 42.5 y 46.3, respectivamente.
El modelo también destacó en automatización empresarial, con 45.4 puntos en AutomationBench-AA, y en tareas jurídicas, donde consiguió 13.1 puntos en Harvey LAB-AA, frente a 8.6 de GPT-6 Astra y 4.2 de Claude Opus 5.5. Sin embargo, no encabezó todas las evaluaciones. Claude Opus 5.5 superó a Muse Wonder Full en OSWorld V2.1, que mide la capacidad para operar computadoras, y en HealthBench Pro, orientada a preguntas especializadas de salud. Tanto Claude Opus 5.5 como GPT-6 Astra también obtuvieron mejores resultados en Terminal-Bench 4.0.
En la evaluación independiente de Artificial Analysis, Muse Wonder Full registró 56 puntos en el Intelligence Index, por encima de los 53 de GPT-6 Astra, pero por debajo de los 58 de Claude Opus 5.5. La versión estándar Muse Wonder obtuvo 52 puntos. Los resultados sitúan a Meta entre los desarrolladores de modelos de frontera, aunque las comparaciones requieren cautela: la ficha técnica combina evaluaciones externas con pruebas internas y resultados comunicados por los propios proveedores, y algunas pruebas de programación emplean herramientas de ejecución diferentes.
La ficha técnica publicada por Meta establece que ambos modelos cuentan con una ventana de contexto de un millón de tokens y pueden procesar texto, imágenes, audio y video, aunque generan respuestas en texto. Su entrenamiento se realizó en el centro de datos Prometheus de la compañía, una instalación diseñada para operar a escala de gigavatios. Meta también informó que los sistemas fueron entrenados para desarrollar proyectos de programación de larga duración y trabajar con herramientas y aplicaciones externas.
El lanzamiento introduce una estrategia de distribución diferente a la utilizada anteriormente con la familia Llama. Muse Wonder está disponible mediante Meta Model API y Muse Code, con un precio de 4 dólares por millón de tokens de entrada y 20 dólares por millón de tokens de salida. La versión más potente, Muse Wonder Full, está reservada inicialmente para suscriptores de Muse Code y no se ofrece mediante la API. Ninguno de los dos modelos se distribuye con pesos descargables públicamente.
En materia de seguridad, Meta señaló que los modelos fueron evaluados conforme a su Superintelligence Scaling Framework. La compañía reconoce en su ficha técnica que, sin mitigaciones, no puede descartar que Muse Wonder Full alcance el umbral de riesgo elevado en el ámbito químico y biológico. Sin embargo, sostiene que las protecciones implementadas reducen los riesgos residuales a niveles moderados o inferiores. Meta anunció que publicará un informe adicional con evaluaciones de seguridad.
Muse Wonder también será incorporado progresivamente al asistente personal Muse, comenzando por los usuarios con suscripción. Con esta nueva generación, Meta busca extender sus modelos más avanzados desde las pruebas de laboratorio hasta sistemas capaces de trabajar con documentos, aplicaciones y servicios en nombre de los usuarios.
