Metaが新しいAI「Muse Wonder」を発表

Metaは、これまでで最も高性能なモデルであるMuse WonderとMuse Wonder Fullをリリースしました。Muse Wonderは、個人用およびプロフェッショナルなAIエージェント向けに構築されたMetaのフロンティアモデルです。両モデルは、コーディング、法律、金融タスク、コンピューターの使用といった長期間にわたるエージェント作業を対象としています。Muse Wonderは現在、Meta Model APIとMuse Codeで利用可能です。Muse Wonder Fullは、有料のMuse Codeプランに限定されています。TL;DR サイズ: 1M-token context、テキスト、画像、ビデオ、オーディオの入力、テキストの出力。動作環境: Meta's cloudのみ、APIまたはMuse Code CLI（macOS、Linux、Windows）経由。パフォーマンス: Muse Wonder Fullは、Metaのベンチマークテーブルの14行中6行でトップです。いくつかの項目ではClaude Opus 5.5に劣ります。最高点: Muse WonderはMemoryBenchで85.6点を獲得し、リストされている5つのモデルの中で最高の結果です。最低点: Muse WonderはProgramBenchで50.0点であり、Claude Opus 5.5の70.5点に劣ります。Muse Wonderとは？Muse Wonderは、MetaのスケーリングラダーにおいてMuse Sparkに続くモデルです。Metaチームは、Prometheusデータセンターでトレーニングされ、pretrainingとreinforcement learningの両方で改善が見られたと述べています。Metaは、より大規模なベースモデルが、なじみのないタスクでより良い結果をもたらしたと評価しています。このリリースを特徴づける2つの行動は以下の通りです: Active Memory: 会話全体でユーザーのcontextを保持し、タスクに必要な詳細を呼び戻します。Active Focus: 難しいタスクに取り組み続け、代替案を試し、重要な行動の前に確認を行います。開発者向けには、Muse Wonderは長いタスクを計画し、サブエージェントに委任します。また、ブラウザ、デスクトップ、モバイルアプリも操作します。Muse Wonderはベンチマークでどのように機能しますか？以下のすべてのスコアは、Metaが公開した最大推論努力でのテーブルからのものです。いくつかの行では、Artificial Analysis、Vals AI、Datacurveなどのサードパーティソースを使用しています。Benchmark Muse Wonder Full Muse Wonder Claude Fable 5.1 GPT-6 Astra Claude Opus 5.5Personal Superintelligence Index (internal) 59.1 54.3 49.9 54.5 55.2Harvey LAB-AA 13.1 10.0 6.4 8.6 4.2Vals Finance Agent V2 59.1 56.6 58.9 53.5 58.6AutomationBench-AA 45.4 39.1 32.1 41.6 41.2OSWorld