Meta объявила о выпуске пары новых передовых моделей — Muse Wonder и Muse Wonder Full — которые компания называет своими первыми попытками создать фронтир-модель. Это продолжение эволюции нейросетей Meta после ранее анонсированной Muse Spark, но Wonder и Wonder Full позиционируются как более крупные и способные к выполнению сложных задач. Описание модели в карточке продукта подчеркивает, что они занимают следующий шаг на масштабирующей лестнице и называют это крупным рывком на пути к персональному суперинтеллектуалу.

По сравнению с Muse Spark новые Wonder-модели отличаются большей вычислительной мощностью и более высоким порогом производительности: их можно ожидать к более сложным задачам и высоким скоростям отклика, а также лучшим результатам на задачах кодинга. В тестах, приведённых в карточке, Wonder и Wonder Full достигают сопоставимых с GPT-6 Astra и Fable 5.1 результатов по бенчмаркам.

Для пользователей и подписчиков Meta менеджмент подчёркивает, что Wonder и Wonder Full станут частью более крупной экосистемы: Wonder будет доступна через Meta Model API с установленной ценой за токены — около 4 долларов за миллион входных токенов и 20 долларов за миллион выходных токенов, что примерно сопоставимо по стоимости с GPT-6 Sol или Opus 5.5. При этом Muse Wonder Full будет доступна не через API, а только подписчикам Muse Code, а оба решения будут применяться для работы агента Muse.

Особое внимание в рамках анонса уделено способности моделей сохранять и синтезировать информацию, которую предоставляет пользователь, что Meta обозначает как «активную память». Чтобы повысить качество воспроизведения и долговременной памяти, компания выделила качество памяти и контекст-ретрансляцию — MemoryBench и сопутствующие тесты на непрерывное обучение и формирование памяти. По данным тестирования, Muse Wonder демонстрирует более высокий балл в MemoryBench по сравнению с такими моделями, как Fable, Opus или Astra.

Руководитель отдела исследований, Kavya Kopparapu, отмечает в видеоматериале, что компания вложила значительные усилия в то, чтобы модель могла запоминать важное для пользователя на дни, недели, месяцы и дольше. В контексте выпуска упоминается, что новые модели — первый фронтир‑релиз со времени реструктуризации AI‑направления Meta в августе прошлого года; с тех пор компания выпустила Muse Spark и Muse агент, но не занималась выпуском сопоставимых по статусу фронтир‑моделей, как OpenAI и Anthropic. Модели обучались в дата-центре Prometheus в центральном Огайо, который ввели в строй в начале года.