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Meta lanza Muse Wonder y Muse Wonder Full, sus primeros modelos de IA de frontera

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Meta presentó el 12 de octubre Muse Wonder y Muse Wonder Full, que describe como sus modelos más capaces hasta ahora y los primeros con los que dice competir en la frontera de la IA. Y es que Meta Superintelligence Labs, la división de IA de Meta, lanzó dos modelos orientados a tareas agénticas personales y profesionales, como gestionar un reclamo de seguro, interpretar un contrato de arrendamiento o crear una aplicación. Muse Wonder está disponible para desarrolladores en la Meta Model API y en Muse Code, y Muse Wonder Full solo para suscriptores de Muse Code. Ambos modelos alimentarán al agente Muse.

AspectoMuse WonderMuse Wonder Full
AccesoAPI de Meta y Muse Code Solo suscriptores de Muse Code, sin API 
Precio por API4 USD por millón de tokens de entrada y 20 USD por millón de salida No disponible por API 
Índice Artificial Analysis (según Meta)52 puntos 56 puntos 

Funciones y rendimiento declarado

Meta destaca dos funciones. Active Memory conserva información de conversaciones anteriores y la recupera cuando es relevante. Active Focus hace que el modelo siga trabajando ante errores, pruebe otro enfoque y pida aclaraciones o permiso cuando haga falta. La empresa afirma que Wonder supera a Claude Fable 5.1, Claude Opus 5.5 y GPT-6 Astra en MemoryBench.

Con datos de Meta, Wonder Full queda segundo en el índice de Artificial Analysis, detrás de Claude Opus 5.5 (58) y por delante de Claude Fable 5.1, GPT-6 Astra y Gemini 4 Argon (53 cada uno). Meta dice además que supera a algunos rivales en pruebas especializadas de documentos legales y desarrollo de software. El modelo anterior, Muse Spark, había llegado a 48 en el mismo índice en su última actualización.

Meta cambia de estrategia: sus modelos son cerrados y de pago, a diferencia de la línea abierta de Llama. Para desarrolladores, el precio de 4 y 20 dólares por millón de tokens lo sitúa en el rango de modelos como GPT-6 Sol u Opus 5.5. Para usuarios, la prueba real será si Muse mejora de verdad con estos modelos, algo que dependerá de pruebas independientes.