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Meta lança modelos de IA Muse Wonder para competir com OpenAI e Anthropic

A Meta lançou o Muse Wonder, disponível para desenvolvedores, e o Muse Wonder Full, restrito a assinantes do Muse Code, ambos voltados a tarefas agentivas.

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Foto: The Wall Street Journal
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12/10 às 14:10 · atualizado 17:02

Pontos principais

  • Os dois modelos, Muse Wonder e Muse Wonder Full, têm janela de contexto de 1 milhão de tokens.
  • Aceitam texto, imagem, vídeo e áudio como entrada e geram apenas texto como saída.
  • O Muse Wonder está disponível pela Meta Model API e pelo Muse Code; o Muse Wonder Full, só para assinantes do Muse Code.
  • No Harvey LAB-AA, de trabalho jurídico com agentes, o Muse Wonder Full marca 13,1, contra 8,6 do GPT-6 Astra.
  • No HealthBench Pro e no ProgramBench, o Claude Opus 5.5 marca 65,6 e 70,5, contra 62,3 e 59,0 do Muse Wonder Full.
  • No CyberGym e no ExploitBench, o Muse Wonder Full marca 88,4% e 58,9%.
  • No ExploitGym, a Meta registra 92 flags capturadas, das quais 21 pela vulnerabilidade pretendida, a contagem comparável ao ranking publicado.

A Meta lançou a família Muse Wonder, que a empresa chama de seus modelos mais capazes para tarefas agentivas pessoais e profissionais. Segundo a Meta, a série combina os recursos Active Memory e Active Focus e foi treinada no data center Prometheus, em escala de gigawatts, depois de uma reformulação completa de seus esforços em IA iniciada havia quatorze meses.

A Meta afirma resultados de ponta em benchmarks de agentes pessoais e profissionais, memória e programação. Na comparação feita com raciocínio em nível máximo, contra GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5.5, o Muse Wonder Full fica à frente em parte dos testes de agentes e de programação, mas não em todos. Os números de cibersegurança aparecem sem comparação com outros modelos.

A disponibilidade é escalonada: o Muse Wonder alimentará em breve experiências no Muse, com lançamento inicial para assinantes. Sobre segurança, a Meta diz que, sem mitigações, não descarta que o Muse Wonder Full atinja o limiar de alto risco no domínio químico-biológico; com salvaguardas em nível de sistema, classifica o risco como moderado ou inferior em todos os domínios. O relatório completo, com avaliações de segurança adicionais, ainda será publicado. A ficha técnica também aponta o raciocínio visual e espacial, sobretudo em tarefas 3D, como limitação conhecida.

Fontes primárias

Meta

Muse Wonder e Muse Wonder Full (anúncio oficial da Meta)

Meta chama Muse Wonder e Muse Wonder Full de 'nossos modelos mais capazes', com 'desempenho de ponta em tarefas agênticas pessoais e profissionais'. Publicado em 12/10/2026. Muse Wonder está disponível desde hoje pela Meta Model API e pelo Muse Code; Muse Wonder Full está disponível para assinantes do Muse Code. Meta diz que o Muse Wonder 'em breve alimentará experiências no Muse', com lançamento inicial para assinantes do Muse. Segundo o anúncio, a série 'alcança resultados de ponta em benchmarks-chave para agentes pessoais e profissionais, memória e programação'. O texto não traz números exatos: remete a uma figura de resultados e a um relatório separado. O anúncio não informa preços. Meta afirma que um relatório completo, com avaliações de segurança adicionais, 'estará disponível em breve'.

Meta (model card)

Muse Wonder Model Card

Ficha técnica publicada pela Meta em 12/10/2026. Muse Wonder e Muse Wonder Full aceitam texto, imagem, vídeo e áudio como entrada, geram apenas texto como saída e têm contexto de 1M de tokens. Resultados de capacidade reportados pela própria Meta para Muse Wonder Full, em esforço de raciocínio máximo e comparados com GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 e Claude Opus 5.5: CyberGym 88,4%; ExploitBench 58,9%. Em segurança: MASK (manter honestidade sob pressão) 87,3%, com maior sendo melhor; Agentic Misalignment 0%, com menor sendo melhor. A Meta afirma que, sem mitigações, não descarta que o modelo atinja o limiar de alto risco no domínio químico-biológico. Aplica mitigações (safety post-training e classificadores em nível de sistema) e classifica o nível final como 'moderate or lower' em todos os domínios, o que sustenta a decisão de implantar.

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