Meta выпустила агентные модели Muse Wonder

Meta выпустила две новые модели для агентных задач — Muse Wonder и Muse Wonder Full. По заявлению компании, это её самые мощные модели на данный момент: они рассчитаны на длительную автономную работу, включая программирование, задачи в юриспруденции и финансах, а также управление компьютером. Muse Wonder уже доступна через Meta Model API и Muse Code, тогда как Muse Wonder Full ограничена платными тарифами Muse Code.

Muse Wonder продолжает линейку после Muse Spark. В Meta утверждают, что модель обучалась в дата-центре Prometheus, а улучшения получены как на этапе предобучения, так и за счёт reinforcement learning. Более крупная базовая модель, по словам разработчиков, лучше справляется с незнакомыми задачами.

Для разработчиков заявлены функции планирования длительных задач с делегированием под-агентам, а также работа с браузером, десктопными и мобильными приложениями. Цены на Muse Wonder в Meta Model API составляют $4 за миллион входных токенов, $0,20 за кэшированные и $20 за выходные. Доступ к Muse Wonder Full требует подписки Muse Code: Power за $50 в месяц или Maximum за $200 в месяц.

Бенчмарки, опубликованные Meta, собраны при максимальном уровне рассуждений и частично опираются на сторонние источники — Artificial Analysis, Vals AI и Datacurve. При этом PSI, MemoryBench и FocusBench — внутренние оценки компании. В карточке модели указано, что прогоны конкурентов выполнялись по мере возможности и могли не настраиваться, а результаты соперников в SWE-Marathon получены с Codex и Claude Code, то есть сравнение шло не в едином окружении.

Подключение к API описано пошагово: нужно зайти на dev.meta.ai, авторизоваться, добавить платёжный метод и создать ключ, который экспортируется как MODEL_API_KEY. API совместим с OpenAI, поэтому работает через OpenAI SDK при смене base URL на https://api.meta.ai/v1/responses. В Playground доступна модель muse-wonder-1.0 с настройками температуры, лимита токенов и уровня рассуждений.

Для терминала предлагается Muse Code: на Mac установка через curl-скрипт, на Windows — через PowerShell. По умолчанию используется muse-spark-1.2, переключиться можно командой /models или запуском muse --model muse-wonder-1.0. Дополнительные материалы — исследовательский блог, карточка модели и документация для разработчиков.