Metaは2026年10月12日、新しいAIモデル「Muse Wonder」と、より大型の「Muse Wonder Full」を発表した。両モデルはArtificial Analysis Intelligence Indexで上位の評価を獲得。Muse Wonder Fullは56ポイント、Muse Wonderは52ポイントを記録し、他社が提供する主要な最先端モデルに並ぶ性能を示した。
モデルの違い
Muse Wonder Fullには、Metaが「Active Memory」と呼ぶ会話中の重要な情報を保持する機能と、「Active Focus」と呼ぶ、難しい問題に取り組み続け、異なる手法を試し、追加の質問をする機能が加わった。両モデルは最大100万トークンを処理でき、テキスト、画像、動画、音声を入力できる。
フル版は現在、MetaのMuse Codeプラットフォームのユーザーのみが利用できる。小型のMuse Wonderは近日中に、有料会員向けのMuseアプリとMetaのAPIを通じて提供される。
性能と価格
ベンチマークのTerminal-Bench 4.0では、Muse Wonder Fullの成功率が33％から57％に上昇し、10項目中6項目でトップ3に入った。コーディング性能も向上し、Coding Agents Indexで68ポイントを獲得。Anthropicなどの主要モデルに並んだ。一方、事実に関する知識は競合モデルより低く、AA-Omniscienceテストでは30ポイントにとどまった。
価格は大幅に上がった。Artificial Analysisによると、Intelligence Indexのタスクを実行する場合、Muse Wonderの費用は1件あたり$4.52。旧モデルのMuse Spark 1.3の$1.60と比べ、約3倍となる。トークン料金も、従来の入力100万トークンあたり$1.25、出力100万トークンあたり$4.25から、入力が$4、出力が$20に引き上げられた。
なぜ重要か
新しいMuseモデルは、開発者や企業にコーディング性能の向上と、タスクに粘り強く取り組む能力をもたらす一方、タスク単位・トークン単位の料金も高くなる。特に大規模なプロンプトを多く実行する場合、性能向上がコスト増に見合うかを検討する必要がある。
