Meta больше года занималась перестройкой своего ИИ-направления, и первое, что она может показать в сегменте передовых моделей, — это модель, которая обещает помнить ваш день рождения. В понедельник Meta Superintelligence Lab выпустила Muse Wonder и Muse Wonder Full — первую попытку компании создать передовую модель.
Обе модели стоят на ступень выше Muse Spark — лёгкой модели с низкой задержкой, которую Meta выпустила ранее. Wonder крупнее и, по словам Meta, обладает большими возможностями: она набирает больше баллов в бенчмарках и лучше справляется со сложными задачами, например с написанием кода.
Что утверждает Meta
Главное заявление основано на собственных тестах Meta, результаты которых приведены в карточке модели. Согласно этим данным, Wonder и Wonder Full показывают в бенчмарках результаты, сопоставимые с Fable 5.1 и GPT-6 Astra.
Получается, компания сама оценивает свою работу — так, впрочем, устроен почти каждый запуск. В анонсе нет ничего, что указывало бы на независимую проверку, поэтому воспринимайте это сравнение как позицию Meta, а не как установленный факт.
В своём блоге Meta описывает релиз в подобающе грандиозных выражениях: «Вместе они знаменуют переход на следующую ступень нашей лестницы масштабирования и большой скачок на пути к персональному сверхинтеллекту». Фраза «лестница масштабирования» намекает, что планируются и другие ступени, хотя в доступном изложении поста не сказано, какими они будут.
Цены и доступ
Две модели доступны на разных условиях.
| Muse Wonder | Muse Wonder Full | |
|---|---|---|
| Meta Model API | Да | Нет |
| Подписчики Muse Code | Не указано | Да, только для них |
| Используется в агенте Muse | Да | Да |
При использовании через Meta Model API Wonder стоит $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных токенов. Это примерно на уровне GPT-6 Sol и Opus 5.5. Meta здесь не предлагает более низких цен, чем у конкурентов, что соответствует позиционированию модели как равной им, а не как бюджетной альтернативы.
Из двух моделей Wonder Full доступна более узкому кругу пользователей. Ею могут пользоваться только подписчики Muse Code, и через API она доступна не будет. Разработчикам, которые хотят строить решения на основе более крупной модели с помощью вызовов API, придётся довольствоваться Wonder.
Главная идея: активная память
Если Meta и хочет, чтобы эти модели ассоциировались с какой-то одной идеей, то это память. Компания заинтересована в персональных помощниках, способных выполнять задачи на протяжении длительного времени, и особо подчёркивает способность моделей сохранять и обобщать то, что им рассказывает пользователь. Meta называет это «активной памятью».
В подтверждение Meta сослалась на MemoryBench — бенчмарк, который проверяет фреймворки непрерывного обучения и формирования памяти. В тестах компании Muse Wonder набирает на MemoryBench больше баллов, чем Fable, Opus или Astra.
Исследовательница Кавья Коппарапу прямо сформулировала эту цель в видео, сопровождавшем запуск: «Мы приложили огромные усилия, чтобы ваша модель могла помнить о том, что для вас важно, на протяжении дней, недель, месяцев и ещё дольше».
Заявить такое легко, а проверить — трудно. Модель, которая хорошо справляется с бенчмарком на память, не обязательно спустя три месяца будет помнить о вас именно то, что нужно. На этот вопрос пользователи ответят, когда агент Muse начнёт работать на этих моделях.
Почему этот релиз важен для Meta
Момент релиза важнее характеристик. Это первые передовые модели, выпущенные после того, как основатель Scale AI Александр Ван в августе прошлого года перестроил ИИ-направление Meta. С тех пор Meta выпустила лёгкую Muse Spark и агент Muse, но воздерживалась от выпуска моделей самого передового уровня, которыми известны OpenAI и Anthropic.
Wonder кладёт конец этой практике. Насколько убедительно ей это удаётся, зависит от того, выдержат ли заявления о результатах бенчмарков проверку за пределами собственной карточки модели Meta.
Есть и примечание об аппаратной части. Согласно посту Meta, модели обучали в дата-центре Prometheus в центральной части Огайо, который ввели в эксплуатацию ранее в этом году. Так что дата-центр дал компании флагманскую модель уже через несколько месяцев после открытия — красивая история для компании, которая наращивает вычислительные мощности.
Чего мы не знаем
В анонсе несколько вещей остаются нераскрытыми, по крайней мере судя по опубликованным сведениям:
- Независимые результаты. Сравнения по бенчмаркам основаны на тестах Meta.
- Различия между моделями. О Wonder Full говорится лишь в контексте ограниченного доступа, а в опубликованных материалах не уточняется, чем её возможности отличаются от Wonder.
- Память в реальном использовании. MemoryBench — это способ оценки, а не опыт реального использования.
Зато стратегия ясна. Meta устанавливает цену Wonder на уровне самых известных конкурентов, оставляет свою крупнейшую модель доступной только по подписке на инструмент для программирования и делает ставку на то, что помощник, который вас помнит, станет отличительной чертой на рынке, где результаты бенчмарков всё сильнее сближаются. Ставка разумная — при условии, что помощник запоминает то, что нужно.