Das Superintelligence Lab von Meta veröffentlichte am Montag ein Paar neuer, erstklassiger Modelle – Muse Wonder und Muse Wonder Full –, die den ersten Versuch der Firma mit einem bahnbrechenden Modell darstellen.
Wenn Muse Spark ein leichtes Modell sein sollte, das bei niedriger Latenzleistung ausführen kann, sind die Wonder-Modelle größer und sollen kompetenter sein, mit höheren Benchmark-Punkten sowie besseren Ergebnissen bei komplexen Aufgaben wie Programmieren.
Laut den Tests von Meta (vorgestellt in der Modellebene) erreichen Wonder und Wonder Full vergleichbare Benchmark-Werte wie Fable 5.1 und GPT-6 Astra.
„Gemeinsam markieren sie den nächsten Schritt auf unserer Skalierungsleiter und einen großen Sprung in Richtung persönlicher Superintelligenz“, lautet der Blogbeitrag von Meta über die Modelle.
Dieser Index spiegelt sich in den Preisen wider: Durch die Meta Model API wird Wonder 4 Dollar pro Million Eingabestatikken und 20 Dollar pro Million Ausgabestatikken kosten, was ihm ungefähr dem Preis von GPT-6 Sol oder Opus 5.5 entspricht.
Besonders ist zu beachten, dass Wonder Full nur für Abonnenten von Muse Code verfügbar sein wird und nicht über die API bereitgestellt wird. Beide Modelle werden auch verwendet, um den Muse-Agent zu betreiben.
Im Einklang mit Metas Interesse am Entwickeln von persönlichen Assistenten, die über einen langen Zeitraum Aufgaben ausführen können, legte das Unternehmen besonderen Wert auf die Fähigkeit der neuen Modelle, die von dem Benutzer gegebenen Informationen zu speichern und zu synthetisieren – eine Eigenschaft, die Meta als „aktive Erinnerung“ bezeichnet.
Um eine bessere Erinnerung zu erreichen, hat Meta die Schlagwörter hervorgehoben der MemoryBench-Test, das die Rahmenwerke für kontinuierliches Lernen und Gedächtnisbildung herausfordert. Laut den Tests der Firma erzielt Muse Wonder jetzt auf MemoryBench eine höhere Punktzahl als Fable, Opus oder Astra.
„Wir haben enorm viel Anstrengung investiert, um sicherzustellen, dass Ihr Modell über Tage, Wochen, Monate und länger das Wichtigste für Sie behält“, sagte die Forschungswissenschaftlerin Kavya Kopparapu in einem Video, das mit der Veröffentlichung einherging.
Die neuen Modelle sind die erste Veröffentlichung des Frontier-Modells seit der Umstrukturierung der AI-Bemühungen von Scale AI durch den Gründer Alexandr Wang im August des letzten Jahres. Seitdem hat Meta sein leichtere Muse Spark-Modell sowie den Muse Agent veröffentlicht, aber es hat es vermieden, die Art von state-of-the-art-Modellen zu veröffentlichen, für die OpenAI und Anthropic bekannt sind.
Laut der Nachricht wurden die Modelle im Prometheus-Datacenter in Zentral-Ohio von Meta trainiert, der Anfang dieses Jahres online ging.