Meta lança Muse Wonder e Muse Wonder Full, seus modelos mais capazes até hoje
A Meta, empresa americana, lançou os modelos Muse Wonder e Muse Wonder Full, que a companhia diz serem os mais capazes até hoje em tarefas agênticas, e o Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores pela Meta Model API.
Pontos principais
- A Meta diz que os dois modelos têm desempenho de ponta em tarefas agênticas pessoais e profissionais, como navegar um sinistro de seguro, entender um contrato de aluguel ou criar um app funcional.
- O Muse Wonder está disponível desde já para desenvolvedores pela Meta Model API e pelo Muse Code; o Muse Wonder Full, apenas para assinantes do Muse Code.
- O Muse Wonder vai alimentar em breve as experiências do Muse, começando pelos assinantes.
- O Active Memory carrega entre conversas o que importa ao usuário e traz de volta os detalhes relevantes para a tarefa em curso.
- O Active Focus mantém o modelo em objetivos difíceis: ele testa outras abordagens, se recupera de erros e pede esclarecimentos ou confirmação antes de ações importantes.
- Segundo a Meta, os modelos são treinados para não compartilhar informações privadas sem permissão e para recusar pedidos de ajuda com atos efetivamente nocivos.
- A Meta diz que publicará em breve um relatório completo com avaliações adicionais de segurança, sem data informada.
- O anúncio não informa preços.
A Meta, empresa americana, apresentou o Muse Wonder e o Muse Wonder Full, que a companhia descreve como seus modelos mais capazes até hoje. Segundo a empresa, eles são construídos sobre a base do Muse Spark e vêm de uma reformulação de sua área de IA iniciada há 14 meses. Os modelos são voltados a tarefas agênticas em contextos pessoais e profissionais, e a Meta cita também direito, finanças e saúde como áreas especializadas, além de programação avançada.
A empresa afirma desempenho de ponta nessas tarefas, mas o anúncio não traz números de benchmark nem preços. Como um agente pessoal pode trabalhar com mensagens, calendários e documentos do usuário, a Meta diz ter treinado os modelos para proteger informações privadas e manter a capacidade de ajudar desenvolvedores e equipes de segurança a encontrar falhas no próprio código.
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