Meta presentó el lunes 12 de octubre Muse Wonder y Muse Wonder Full, dos modelos de inteligencia artificial orientados a tareas personales y profesionales que requieren varios pasos. La compañía los ofrece desde el 12 de octubre a desarrolladores, con canales de acceso distintos para cada versión. El laboratorio Meta Superintelligence Labs está encabezado por Alexandr Wang.

Wonder se puede utilizar mediante Meta Model API y Muse Code, mientras que Full está disponible para suscriptores de Muse Code. La incorporación de Wonder al asistente Muse está anunciada para más adelante y comenzará por los usuarios pagos. La empresa acompaña el lanzamiento con dos funciones: Active Memory, para recuperar información relevante entre conversaciones, y Active Focus, para sostener una tarea, cambiar de estrategia y pedir aclaraciones cuando sean necesarias.

La oferta tiene dos esquemas de cobro. Para Wonder, la tabla comercial informa 4 dólares por millón de tokens de entrada, 0,20 dólares para entradas recuperadas de caché y 20 dólares por millón de tokens de salida. Full aparece incluido en los planes Power Usage, de 50 dólares mensuales, y Maximum Usage, de 200 dólares mensuales. La página no ofrece una tarifa de API para Full: su acceso se limita a la suscripción del agente de programación.

Los dos modelos tienen una ventana de contexto de un millón de tokens. Meta los presenta como sistemas capaces de realizar tareas de ingeniería en repositorios grandes, trabajar sobre varios archivos y operar herramientas informáticas. También promociona su uso con agentes que actúan sobre navegadores y aplicaciones de escritorio o de dispositivos móviles. Esas capacidades y las comparaciones de rendimiento publicadas en el lanzamiento corresponden a las evaluaciones difundidas por la empresa.

La documentación para desarrolladores identifica a Wonder como una versión preliminar y precisa una capacidad de contexto de 1.048.576 tokens. El contexto es el material que el sistema puede manejar dentro de una solicitud o intercambio; no equivale, por sí solo, a una garantía de exactitud. La guía describe tareas extensas de programación, delegación en agentes auxiliares y llamadas paralelas a herramientas, recursos destinados a dividir un trabajo complejo en operaciones más pequeñas.

Para quien construye una aplicación propia, la API funciona como vía de acceso al modelo. La plataforma declara compatibilidad con interfaces utilizadas por herramientas de OpenAI y Anthropic, lo que busca facilitar su integración en programas existentes. La documentación también distingue ese servicio de Muse Glimmer: este último permite descargar sus parámetros y ejecutarlo en equipos propios con licencia Apache 2.0. Wonder se ofrece a través del servicio remoto de Meta.

Muse Code es la alternativa preparada para trabajar desde una terminal o dentro de procesos automatizados de desarrollo. Puede planificar tareas, modificar archivos y ejecutar comandos dentro de un proyecto. Su guía señala que incorpora solicitudes de aprobación y un entorno aislado del sistema operativo desde el primer uso. Dispone de un modo interactivo, con seguimiento de la sesión, y otro que recibe una instrucción para completar una tarea desde un programa o una secuencia automatizada.

La disponibilidad de funciones varía según la instalación. Los flujos de trabajo que coordinan agentes en paralelo o por etapas requieren una versión que incluya ese componente y que tenga habilitado su despliegue. Muse Code funciona en macOS, Linux y Windows, aunque la mensajería entre sesiones y la entrada por voz no están disponibles en Windows.

En materia de seguridad, Meta afirma que entrenó los modelos para evitar compartir datos privados sin permiso y anunció que publicará evaluaciones adicionales. El informe complementario todavía estaba pendiente al momento del anuncio.