Николай Чикишев world 13 октября 2026, 11:21

Meta вернулась в гонку лидеров? Новые Muse Wonder догоняют модели OpenAI и Anthropic

Компания выпустила две флагманские ИИ-модели — Muse Wonder и Muse Wonder Full. Они значительно улучшили результаты в программировании и автономном выполнении задач, приблизившись к передовым моделям OpenAI, Anthropic и Google.

Оставить комментарий

Meta вернулась в гонку лидеров? Новые Muse Wonder догоняют модели OpenAI и Anthropic

Компания выпустила две флагманские ИИ-модели — Muse Wonder и Muse Wonder Full. Они значительно улучшили результаты в программировании и автономном выполнении задач, приблизившись к передовым моделям OpenAI, Anthropic и Google.

В независимом рейтинге Artificial Analysis более мощная Muse Wonder Full набрала 56 баллов, обычная Muse Wonder — 52. Для сравнения, предыдущая Muse Spark 1.3 получила 48 баллов. Muse Wonder Full вошла в тройку лучших моделей в шести из десяти тестов.

Наибольший прогресс заметен в задачах для ИИ-агентов. В бенчмарке Terminal-Bench 4.0 результат Muse Wonder Full вырос с 33% до 57%. В рейтинге Coding Agents Index модель набрала 68 баллов, сравнявшись с Claude Sonnet 5.5. В тесте на доказательство математических теорем ProofBench она решила 94 задачи из 100 против 58 у предшественницы.

Результаты Muse Wonder и Muse Wonder Full в сравнении с другими передовыми ИИ-моделями в различных тестах. Источник: Meta.

Обе модели поддерживают контекстное окно в миллион токенов и могут обрабатывать текст, изображения, аудио и видео. При этом модели Meta все еще уступают конкурентам в фактических знаниях. В тесте AA-Omniscience Muse Wonder Full набрала 30 баллов, тогда как Claude Opus 5.5 — 46, GPT-6 Astra — 43, а Gemini 4 Argon — 42. Зато доля галлюцинаций у старшей модели снизилась с 33% до 23%.

Meta также представила две новые функции. Active Memory позволяет модели сохранять важную информацию о пользователе между разговорами, а Active Focus помогает дольше работать над сложными задачами, пробовать альтернативные решения и запрашивать уточнения, когда это необходимо.

Однако улучшение качества сопровождается ростом расходов. По оценке Artificial Analysis, выполнение одной задачи из набора тестов Intelligence Index на Muse Wonder обходится в среднем в $4,52 — почти втрое дороже, чем на Muse Spark 1.3 ($1,60). Миллион входных токенов стоит $4, выходных — $20. Цены на Muse Wonder Full пока не опубликованы.

Muse Wonder уже доступна через API Meta и инструмент Muse Code, а более мощная Full — только подписчикам Muse Code. В дальнейшем Muse Wonder появится в приложении Muse, сначала для платных пользователей.