Im Quellenvergleich
Worin die Quellen übereinstimmen
Meta hat am 12. Oktober 2026 die beiden Modelle Muse Wonder und Muse Wonder Full veröffentlicht. Nach Unternehmensangaben sind sie leistungsfähiger als das leichte Modell Muse Spark und erreichen Benchmark-Werte vergleichbar mit Anthropics Fable 5.1 und OpenAIs GPT-6 Astra. Beide Modelle sollen den persönlichen Agenten Muse antreiben. Muse Wonder ist über die Meta Model API verfügbar, Muse Wonder Full nur für Abonnenten von Muse Code. Die Modelle wurden im Prometheus-Rechenzentrum in Ohio trainiert. Meta hatte seine KI-Forschung im Vorjahr umgebaut, Milliarden in die Meta Superintelligence Labs gesteckt und Alexandr Wang als Leiter geholt. Die Llama-Modelle waren einst die ersten offenen Frontier-Modelle eines großen Labors; nach mehreren enttäuschenden Versionen fiel Meta zurück, während Anthropic, OpenAI und Google leistungsfähigere Modelle vorlegten. Meta nennt keine Details zum Bau und Training der Modelle. Beide Modelle verarbeiten Text, Bilder, Video und Audio, das Kontextfenster umfasst eine Million Tokens. Muse Wonder Full erreicht 56 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, Muse Wonder 52, der Vorgänger Muse Spark 1.3 lag bei 48. Im Terminal-Bench 4.0 stieg die Leistung von 33 auf 57 Prozent. Muse Wonder Full landet in sechs von zehn Benchmarks unter den Top drei. Beim Programmieren erreicht Muse Wonder Full 68 Punkte im Coding Agents Index, gleichauf mit Claude Code mit Sonnet 5.5. Die Halluzinationsrate sinkt von 33 auf 23 Prozent. Meta weist den Vorwurf zurück, die Modelle seien nur auf Benchmarks optimiert. Zuckerberg schrieb auf X, die Veröffentlichung sei für Sicherheitsarbeit verschoben worden; zudem stellte Meta ein Rahmenwerk für sicheres Skalieren vor.
Aktualisierungen
12.10.2026
19:06Beide Modelle verarbeiten Text, Bilder, Video und Audio, das Kontextfenster umfasst eine Million Tokens.
Muse Wonder Full erreicht 56 Punkte im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3, Muse Wonder 52, der Vorgänger Muse Spark 1.3 lag bei 48.
Im Terminal-Bench 4.0 stieg die Leistung von 33 auf 57 Prozent.
Muse Wonder Full landet in sechs von zehn Benchmarks unter den Top drei.
Beim Programmieren erreicht Muse Wonder Full 68 Punkte im Coding Agents Index, gleichauf mit Claude Code mit Sonnet 5.5.
Die Halluzinationsrate sinkt von 33 auf 23 Prozent.
Meta weist den Vorwurf zurück, die Modelle seien nur auf Benchmarks optimiert.
Zuckerberg schrieb auf X, die Veröffentlichung sei für Sicherheitsarbeit verschoben worden; zudem stellte Meta ein Rahmenwerk für sicheres Skalieren vor.
Worin sie sich unterscheidenPreis der API-Nutzung·Einordnung der Benchmark-Ergebnisse·Neue Funktionen für Agenten+3 weitere
Preis der API-Nutzung- Über die Meta Model API kostet Muse Wonder 4,00 Dollar pro Million Input-Tokens und 20,00 Dollar pro Million Output-Tokens.1
- Die Token-Preise stiegen von 1,25 auf vier Dollar pro Million Eingabe-Tokens und von 4,25 auf 20 Dollar bei der Ausgabe.2
- Muse Wonder kostet laut Artificial Analysis 4,52 Dollar pro Aufgabe, fast dreimal so viel wie der Vorgänger mit 1,60 Dollar.2
Einordnung der Benchmark-Ergebnisse- Die größte Version von Muse Wonder übertrifft auf dem Artificial Analysis Intelligence Index Anthropics zweitbestes Modell Claude Fable 5.1 und liegt knapp unter dessen bestem Modell Claude Opus 5.5.3
- Auf spezialisierten Benchmarks für Arbeit mit Rechtsdokumenten und Softwarebau schlägt Muse Wonder OpenAIs bestes Modell GPT-6 Astra sowie beide Claude-Modelle.3
- Im Wissenstest AA-Omniscience kommt Muse Wonder Full auf 30 Punkte, deutlich hinter Claude Opus 5.5 mit 46 und GPT-6 Astra mit 43.2
Neue Funktionen für Agenten- Active Memory und Active Focus sollen das Modell an einem gesetzten Ziel festhalten und Verwirrung bei komplexer Recherche oder großen Softwareprojekten verhindern.3
- Active Memory soll vom Nutzer gegebene Informationen behalten und zusammenführen.1
- Active Memory erinnert sich über Gespräche hinweg an wichtige Informationen, Active Focus hält das Modell bei schwierigen Aufgaben hartnäckig dran.2
Benchmark für Gedächtnisleistung- Im Benchmark MemoryBench erzielt Muse Wonder nach Firmenangaben höhere Werte als Fable, Opus und Astra.1
Sicherheit und verzögerte Veröffentlichung- Meta gibt an, Muse Wonder darauf trainiert zu haben, gefährliche Ausgaben wie Biowaffen-Rezepte oder Hacking-Hilfe zu verweigern, und erziele bei entsprechenden Benchmarks gute Werte.3
- Ob Agenten mit Muse Wonder in Tests Fehlverhalten zeigten und was dagegen unternommen wurde, teilte das Unternehmen nicht mit.3
Positionierung an der KI-Spitze- Meta hat nach eigenen Angaben wieder Anschluss an die KI-Spitze gefunden, Muse Wonder Full habe Frontier-Fähigkeiten und sei eines der leistungsfähigsten Modelle der Welt.3
- Die Modelle markieren laut Blogbeitrag den nächsten Schritt auf der eigenen Scaling-Leiter und einen großen Schritt Richtung persönlicher Superintelligenz.3