Le laboratoire de superintelligence de Meta a publié un pair de nouveaux modèles de pointe lundi, Muse Wonder et Muse Wonder Full, représentant la première tentative de la société dans le domaine des modèles avancés.
Lorsque Muse Spark voulait être un modèle léger capable de fonctionner avec une latence faible, les modèles Wonder sont plus grands et prétendument plus performants, avec des scores de benchmark plus élevés et de meilleurs résultats pour des tâches complexes comme le codage.
Selon les tests de Meta (présentés dans la carte du modèle), Wonder et Wonder Full obtiennent des scores de benchmark comparables à ceux de Fable 5.1 et GPT-6 Astra.
« Ensemble, ils marquent le prochain étape de notre échelle de scaling et un grand bond vers une superintelligence personnelle », indique le blog de Meta concernant les modèles.
Cette échelle se reflète dans les prix : grâce à l’API Meta Model, Wonder coûtera 4 dollars par million de tokens d’entrée et 20 dollars par million de tokens de sortie, ce qui est approximativement équivalent en coût à GPT-6 Sol ou Opus 5.5.
Notamment, Wonder Full ne sera disponible que pour les abonnés de Muse Code et ne sera pas fournie via l’API. Les deux modèles seront également utilisés pour alimenter l’agent Muse.
En accord avec l’intérêt de Meta à développer des assistants personnels capables d’accomplir des tâches sur une longue période, l’entreprise a accordé une attention particulière à la capacité des nouveaux modèles à conserver et synthétiser les informations fournies par l’utilisateur, une propriété que Meta appelle « mémoire active ».
Pour améliorer la mémorisation, Meta a mis en avant le benchmark MemoryBench, qui met à l’épreuve les frameworks de apprentissage continu et de construction de la mémoire. Selon les tests effectués par l’entreprise, Muse Wonder obtient désormais de meilleurs scores sur MemoryBench que Fable, Opus ou Astra.
« Nous avons investi beaucoup d’efforts pour nous assurer que votre modèle puisse retenir ce qui est important pour vous au fil des jours, des semaines, des mois et même plus tard », a déclaré la scientifique de recherche Kavya Kopparapu dans un vidéo accompagnant la mise en place.
Les nouveaux modèles constituent la première sortie de la série Frontier depuis que le fondateur de Scale AI, Alexandr Wang, a réorganisé les efforts d’IA de Meta en août de l’année dernière. Depuis lors, Meta a publié son modèle léger Muse Spark et l’agent Muse, mais a évité les sorties de modèles de pointe que OpenAI et Anthropic sont connus pour.
Selon le post, les modèles ont été entraînés dans le centre de données Prometheus de Meta situé en centre de l’Ohio, qui a été mis en service plus tôt cette année.