A Meta lançou, em 13 de outubro de 2026, os modelos Muse Wonder e Wonder Full, seus primeiros sistemas de IA de frontier, projetados para competir com GPT-6 e Fable 5.1 em tarefas de programação e retenção de longo prazo.
Desempenho e comparações
Ao contrário do modelo mais leve Muse Spark, lançado em abril de 2026, Wonder e Wonder Full são descritos como significativamente mais capazes, especialmente em atividades de programação e na retenção de informações relevantes ao longo de semanas ou meses.
Nos testes de benchmark internos da Meta, Wonder e Wonder Full obtiveram pontuações semelhantes às de Fable 5.1 e GPT-6 Astra. Já nos testes MemoryBench, que medem aprendizado contínuo, o Wonder teria superado Fable, Opus e Astra.
Kavya Kopparapu, pesquisadora da Meta citada por IT NOW, destacou o esforço da equipe para garantir que o modelo lembre o que é importante para o usuário ao longo do tempo, em uma função chamada de memória ativa (active memory).
Distribuição e acesso
O Muse Wonder estará disponível de forma pública por meio da Meta Model API, com preço de US$4 por milhão de tokens de entrada e US$20 por milhão de tokens de saída, colocando-o em nível de custo comparável ao GPT-6 Sol ou Opus 5.5.
O Muse Wonder Full, por outro lado, ficará restrito aos assinantes do serviço Muse Code, não estando incluído na API comercial. Ambos os modelos integram o motor principal do agente Muse e utilizam a função de memória ativa.
Essa estreia marca o primeiro grande passo da Meta na categoria de modelos de frontier desde que Alexandr Wang, fundador da Scale AI, assumiu a reestruturação da divisão de IA da empresa em agosto de 2026.
O que ainda não foi divulgado
As fontes consultadas não revelaram detalhes como o número exato de parâmetros dos modelos, a data de corte dos dados utilizados no treinamento nem o consumo energético estimado para execução em escala.
- A licença completa de uso do Muse Wonder Full além da assinatura do Muse Code não foi especificada.
- Não há informações oficiais sobre uma possível roadmap para versões futuras ou sobre planos de disponibilização do Wonder Full em outras regiões.
- Os requisitos de hardware recomendados para implantar os modelos em ambientes corporativos também permanecem não divulgados.
