Meta presentó el 12 de octubre Muse Wonder y Muse Wonder Full, a los que llama sus «modelos más capaces hasta la fecha». Están pensados para tareas de agente, de las que exigen muchos pasos seguidos: programar, revisar documentos legales o financieros, o resolver un trámite. Muse Wonder ya se puede usar por la API de Meta a $4.00 USD por millón de tokens de entrada y $20.00 USD por millón de salida; la versión Full solo está en los planes altos de su herramienta de programación, Muse Code. Ninguno de los dos se puede descargar.
Meta fue durante años la gran defensora de los modelos abiertos: los pesos de Llama se podían descargar y ejecutar en cualquier servidor. Con la familia Muse ha cambiado de estrategia. En septiembre presentó Muse Spark y su asistente de programación, Muse Code, y ahora sube un escalón con Wonder, que se mide directamente con los modelos más avanzados de OpenAI y Anthropic. Ni la nota de prensa ni la ficha técnica mencionan pesos o licencia, y el modelo solo se ofrece como servicio.
Los dos modelos aceptan texto, imágenes, vídeo y audio, responden en texto y admiten un millón de tokens de contexto, suficiente para leer de una vez un repositorio mediano o cientos de páginas de documentos. Meta destaca dos capacidades: Active Memory, que recuerda lo importante de una conversación a otra, y Active Focus, que sigue intentando otros caminos cuando una tarea se atasca y pregunta antes de hacer algo importante.
Claves de Muse Wonder
- Dos modelos, dos formas de acceso. Muse Wonder, con el identificador
muse-wonder-1.0, está en la Meta Model API y en Muse Code. Muse Wonder Full, el más potente, no tiene precio por API: solo se usa dentro de Muse Code, con los planes Power y Maximum, que dan 20 y 80 veces el uso del plan básico. Meta no publica sus precios en la documentación; según VentureBeat, cuestan $50.00 USD y $200.00 USD al mes. - Precio de la API. $4.00 USD por millón de tokens de entrada, $0.20 USD si la entrada está en caché y $20.00 USD por millón de salida. La búsqueda web se cobra aparte, a $2.50 USD por cada 1,000 consultas, y el límite es de 3,000 peticiones y 4 millones de tokens por minuto para cada equipo.
- Datos. Según VentureBeat, lo que se envía por la API en modo estándar no se usa para entrenar, mientras que en Muse Code el modo por defecto sí permite a Meta usar las instrucciones, el código y los resultados para mejorar sus modelos.
- Gana en código largo, pierde en terminal. En la gráfica de Meta, Wonder Full supera a sus rivales en DeepSWE y SWE-Marathon, dos pruebas de ingeniería de software de larga duración, pero queda por detrás en Terminal-Bench y en HealthBench Pro. En el índice independiente de Artificial Analysis, Wonder Full saca un 56, por delante de GPT-6 Astra y por detrás de Claude Opus 5.5.
- Seguridad. La ficha técnica reconoce que, sin sus salvaguardas, Meta no descarta que el modelo alcance el umbral de riesgo alto en química y biología, por lo que añadió entrenamiento de seguridad y clasificadores. En una prueba de explotación de vulnerabilidades, ExploitGym, Wonder Full capturó 92 banderas, pero solo 21 por el fallo que se pretendía probar: las otras 71, por fallos que nadie había previsto. El informe completo de seguridad llegará «pronto».
| Prueba | Wonder Full | Wonder | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Índice de Artificial Analysis | 56 | 52 | 53 | 58 |
| DeepSWE 1.1 (ingeniería de software) | 79.0 | 78.8 | 74.1 | 74.2 |
| SWE-Marathon (proyectos muy largos) | 57.5 | 53.1 | 42.5 | 46.3 |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.1 | 52.0 | 59.1 | 59.6 |
| Harvey LAB-AA (trabajo legal) | 13.1 | 10.0 | 8.6 | 4.2 |
| HealthBench Pro (salud) | 62.3 | 60.5 | 65.3 | 65.6 |
Cifras de la gráfica publicada por Meta, todas con el máximo esfuerzo de razonamiento, tal como las recogen VentureBeat y MarkTechPost. La ficha técnica advierte que mezclan resultados propios y de terceros: en SWE-Marathon los rivales usaron Codex y Claude Code, así que no es una comparación controlada, y Wonder Full se midió con un esfuerzo aún mayor.
Por qué importa
Con Wonder, Meta entra de lleno en la gama alta de la IA, y lo hace con las reglas de sus rivales: modelo cerrado, cobro por token y una versión superior reservada a suscriptores. Para quien construía sobre Llama porque podía alojarlo en sus servidores, el mensaje es claro: lo más potente de Meta ya no se descarga.
El precio también la coloca de lleno en la competencia, y las cifras recuerdan que «el mejor modelo» depende de la tarea: Wonder destaca en proyectos largos de programación y en trabajo legal, pero no lidera ni en el índice general de Artificial Analysis ni en las tareas de terminal. Como casi todas las comparaciones las ha elegido y presentado Meta, lo prudente es esperar a evaluaciones independientes antes de cambiar de proveedor.
Datos contrastados con el blog de Meta Research, la ficha técnica del modelo, la página de precios y límites y la de planes de Muse Code, además de VentureBeat y Artificial Analysis. Portada: entrada de la sede de Meta en Menlo Park, foto de LPS.1, Wikimedia Commons, CC0 (recortada y teñida).
Fuente: Meta, «Introducing Muse Wonder»