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AI Summary
Key Moments
Lancio di Muse Wonder e Wonder Full
Meta presenta i suoi primi frontier model, più potenti e con migliori performance rispetto a Muse Spark.Prezzi e disponibilità
Muse Wonder è accessibile via API, mentre Wonder Full è riservato agli abbonati a Muse Code.Capacità di memoria attiva
I modelli integrano active memory per memorizzare, richiamare e sintetizzare informazioni nel tempo.Infrastruttura di training
L'addestramento è avvenuto nel data center Prometheus in Ohio, operativo dall'inizio dell'anno.Meta presenta il suo primo frontier model: Muse Wonder
Meta, attraverso il suo Superintelligence Lab, ha lanciato lunedì due nuovi modelli all’avanguardia: Muse Wonder e Muse Wonder Full. Si tratta del primo vero passo dell’azienda nel territorio dei cosiddetti frontier model. Se il precedente Muse Spark puntava sulla leggerezza e sulla bassa latenza, i nuovi Wonder sono più grandi, più potenti e mostrano progressi notevoli su compiti complessi, come il coding, oltre a punteggi più alti nei benchmark.
Secondo i test interni di Meta (riportati nella relativa model card), Wonder e Wonder Full raggiungono risultati paragonabili a Fable 5.1 e GPT-6 Astra. Nel post ufficiale, l’azienda descrive i due modelli come “il prossimo gradino della nostra scala di scaling e un grande passo verso la superintelligenza personale”.
Prezzi e disponibilità
- Muse Wonder è accessibile via Meta Model API a:
- 4 $ per milione di token in input
-
20 $ per milione di token in output
Un livello di prezzo in linea con GPT-6 Sol o Opus 5.5. -
Muse Wonder Full sarà disponibile esclusivamente per gli abbonati a Muse Code e non verrà offerto tramite API.
Entrambi i modelli alimenteranno inoltre il Muse agent.
Memoria attiva e apprendimento continuo
In linea con la visione di Meta di creare assistenti personali in grado di seguire l’utente nel tempo, un’attenzione particolare è stata dedicata alla capacità di memorizzare, richiamare e sintetizzare informazioni fornite dall’utente. Meta definisce questa caratteristica come “active memory”.
Per misurare tali capacità, l’azienda evidenzia i risultati sul benchmark MemoryBench, progettato per testare framework di apprendimento continuo e costruzione della memoria. Dalle valutazioni interne, Muse Wonder supera i punteggi ottenuti da Fable, Opus e Astra.
Come ha spiegato la ricercatrice Kavya Kopparapu nel video di lancio: “Abbiamo investito enormi sforzi per fare in modo che il vostro modello ricordi ciò che è importante per voi per giorni, settimane, mesi e oltre.”
Contesto strategico
Questi modelli segnano la prima release di un frontier model da quando, nell’agosto dello scorso anno, il fondatore di Scale AI Alexandr Wang ha riorganizzato gli sforzi di Meta sull’AI. Da allora, l’azienda ha presentato il modello leggero Muse Spark e il Muse agent, evitando però finora di competere direttamente con i lanci di punta tipici di OpenAI e Anthropic. Con Wonder e Wonder Full, Meta colma quel vuoto.
Infrastruttura di training
La fase di addestramento dei nuovi modelli si è svolta presso il data center Prometheus di Meta, situato nell’Ohio centrale e messo in operatività all’inizio di quest’anno.
