Le 12 octobre, Meta a présenté deux modèles, Muse Wonder et Muse Wonder Full, conçus pour des tâches d'agents dans des contextes personnels et professionnels. C'est la deuxième version majeure depuis Muse Spark, la gamme fermée de Meta, et elle arrive environ six semaines après Spark 1.3.
Sur son blog de recherche, Meta explique que cette génération a été entraînée dans le centre de données Prometheus, à l'échelle du gigawatt, 14 mois après le lancement de la réorganisation de son pôle IA. Les deux modèles disposent d'une fenêtre de contexte de 1 million de tokens ; ils acceptent texte, images, vidéo et audio en entrée, et ne produisent que du texte.
Ce qui change
Le blog met en avant deux capacités. Active Memory retient le contexte important de l'utilisateur d'une conversation à l'autre et le ressort dans les tâches concernées ; Active Focus poursuit avec constance les objectifs difficiles, change d'approche face aux obstacles, demande des précisions à l'utilisateur si nécessaire et confirme avant toute action importante.
La programmation est l'autre axe fort. Meta affirme que le nouveau modèle peut aller de petites applications à des projets logiciels complexes et tenir le cap sur des tâches de longue durée. Les évaluations citées comprennent SWE-Marathon, un benchmark de projets logiciels au long cours, FocusBench, conçu par Meta, et LAB, le benchmark d'agents juridiques de Harvey, éditeur d'outils pour cabinets d'avocats. Côté sécurité, Meta assure qu'il s'agit de son modèle le mieux protégé à ce jour contre les usages abusifs en chimie, biologie, radiologie, nucléaire et cyberattaques, mais le rapport complet d'évaluation de sécurité n'a pas encore été publié ; le blog indique seulement qu'il sera "bientôt public".
Canaux et tarifs
Muse Wonder est déjà utilisable via la Model API de Meta et l'outil de programmation Muse Code. Muse Wonder Full est pour l'instant réservé aux abonnés de Muse Code et n'est pas ouvert à l'API. L'application grand public Muse intégrera le nouveau modèle "très bientôt", en priorité pour les abonnés, sans date précisée.
Selon l'organisme d'évaluation indépendant Artificial Analysis, les tarifs de l'API sont de 4 dollars le million de tokens en entrée, 0,2 dollar pour l'entrée en cache et 20 dollars en sortie. Spark 1.3 affichait 1,25, 0,15 et 4,25 dollars : le prix de sortie atteint donc environ 4,7 fois l'ancien.
Face à la concurrence
Dans ses mesures du 12 octobre, Artificial Analysis a fait tourner les deux nouveaux modèles au niveau de raisonnement maximal. Sur l'indice d'intelligence générale v4.3, Wonder Full obtient 56 points, Wonder 52 et Spark 1.3 48 ; la version Full dépasse la génération précédente sur les dix sous-tests. Quelques-uns des meilleurs résultats :
| Test | Wonder Full | Rang ou point de comparaison |
|---|---|---|
| CritPt | 33 % | 1re place |
| GDPval-AA v2.1 | 1857 Elo | 2e place ; Opus 5.5 est à 1866 |
| Terminal-Bench 4.0 | 57 % | Génération précédente : 33 % ; à égalité avec Gemini 4 Argon |
| Indice d'agents de programmation | 68 | Même score que Claude Code (Sonnet 5.5) |
Le point faible concerne les tests de connaissances. Sur AA-Omniscience, Wonder Full obtient 30 points, contre 46 pour Claude Opus 5.5 et 43 pour GPT-6 Astra. En revanche, le taux d'hallucination passe de 33 % à 23 %.
En croisant prix et consommation, Artificial Analysis a mesuré pour Muse Wonder un coût d'environ 4,52 dollars par tâche pour un passage complet de l'indice général, soit 2,8 fois Spark 1.3. C'est moins qu'Opus 5.5 (5,98 dollars) et Sonnet 5.5 (5,46 dollars), mais plus que GPT-6 Astra (3,26 dollars). Le modèle produit un dixième de tokens de sortie en moins que son prédécesseur, mais consomme 28 % de tokens d'entrée en plus : 7,69 millions en moyenne par question, de 2 à 7 fois plus que des modèles comme Gemini 4 Argon ou GPT-6.1 Sol. Les trois quarts du coût partent dans la lecture du contexte.
Avec la série Spark, Meta avait misé sur des prix bas, et nous avions déjà rapporté qu'elle menait une guerre des prix avec des modèles payants. Cette génération place le prix unitaire dans la même fourchette que les modèles de milieu et haut de gamme d'Anthropic, et le score en agents de programmation rejoint lui aussi le même palier. Pour les abonnements de l'application Muse, selon CNBC, l'offre individuelle démarre toujours à 20 dollars par mois ; le blog de Meta ne dit pas si les formules de Muse Code évolueront avec le nouveau modèle.
Un autre test externe est en route. La plateforme d'affrontement de modèles Arena a ajouté la série Muse Wonder à Agent Arena pour que les utilisateurs l'essaient ; les scores de classement ne sont pas encore publiés.
Sources : blog de recherche de Meta, rapport d'évaluation d'Artificial Analysis, CocoLoop, CNBC, Arena ; Artificial Analysis a servi à vérifier les scores, les tarifs de l'API et le coût par tâche, le blog de Meta la portée des canaux et la description des capacités.