AIHere

Meta представила модели Muse Wonder и заявила о возвращении в авангард ИИ

12 октября 2026 года Meta представила Muse Wonder и Muse Wonder Full — ориентированные на агентов модели с контекстом в 1 млн токенов, которые, по словам компании, входят в число самых мощных в мире.

Редакция AIHere· 2 мин. чтения🇺🇸 США
Плоская иллюстрация абстрактного ИИ-агента, который сохраняет фокус на цели вдоль длинного извилистого пути задачи.
Фото: LPS.1 / Wikimedia Commons, CC0

12 октября 2026 года Meta выпустила Muse Wonder и Muse Wonder Full — две ориентированные на агентов модели ИИ с окном контекста в 1 млн токенов. Это самая амбициозная разработка Meta Superintelligence Labs на сегодняшний день — подразделения, которое Марк Цукерберг создал в прошлом году. Компания назвала эту пару «следующим шагом на нашей лестнице масштабирования и крупным рывком к персональному суперинтеллекту».

Muse Wonder стоит $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных токенов в Meta Model API. Более мощная Muse Wonder Full доступна по тарифным планам Muse Code — инструмента Meta для программирования с помощью ИИ. Meta заявила, что самая мощная версия также будет работать в функциях её платформ, включая персонального агента Muse.

Как модели выглядят на фоне конкурентов

По данным Meta, самая крупная версия опережает Claude Fable 5.1 от Anthropic в Artificial Analysis Intelligence Index — популярном совокупном показателе возможностей моделей — и лишь немного уступает Claude Opus 5.5. Meta также утверждает, что её модель превосходит GPT-6 Astra от OpenAI и обе модели Claude в отдельных специализированных тестах, в том числе по работе с юридическими документами и разработке программного обеспечения. Сообщается, что Wonder Full лидирует в тестах DeepSWE и SWE-Marathon. Однако результаты бенчмарков не всегда отражают производительность в реальных условиях.

Модели представляют две функции — Active Memory и Active Focus, которые должны удерживать агента на поставленной цели и не давать ему терять нить во время длительных задач, например глубокого исследования или крупных проектов по программированию, где отклонение от курса может привести к дорогостоящим, накапливающимся ошибкам. Meta не раскрыла, как создавались и обучались эти модели.

Безопасность и путь назад

Meta заявляет, что значительно вложилась в обучение Muse Wonder отказывать в опасных запросах, например в инструкциях по созданию биологического оружия или помощи во взломе, и что модель хорошо проходит тесты на устойчивость к таким запросам. Компания не сообщила, допускали ли агенты на базе Muse Wonder нарушения в ходе тестирования, — это актуальный вопрос после недавних инцидентов с неконтролируемыми агентами у других лабораторий. В сентябре 2026 года Цукерберг написал в X, что запуск Muse был отложен из-за работы над безопасностью, а в начале октября Meta опубликовала рамочную программу безопасного масштабирования возможностей.

Когда-то Meta задавала тон в области открытых весов благодаря серии Llama, но после нескольких разочаровывающих релизов отстала от Anthropic, OpenAI и Google. Цукерберг ответил, вложив миллиарды в новую лабораторию и пригласив возглавить её бывшего генерального директора Scale AI Александра Ванга, — этот шаг сопровождался уходом некоторых исследователей. Первая модель лаборатории, Muse Spark, появилась в апреле 2026 года, за ней последовала небольшая модель с открытыми весами Muse Glimmer. Muse Wonder говорит о том, что Meta снова может конкурировать в обостряющейся гонке.

#Meta#Muse Wonder#ИИ-агенты#большие языковые модели#Meta Superintelligence Labs

Комментарии

Будьте вежливы. Комментарии проверяются автоматически; спам, оскорбления и персональные данные удаляются. На вопросы может отвечать ИИ.

Комментариев пока нет. Начните обсуждение или задайте вопрос.

Похожие

Модели
Liquid AI выпустила открытую модель LFM2.5-24B-A2B для локальных ИИ-агентов

Liquid AI представила LFM2.5-24B-A2B — рассуждающую модель с открытыми весами, в которой 24 млрд параметров, но на каждый токен задействуются только 2 млрд. Модель ориентирована на локальных агентов.

Модели
Google DeepMind и Сингапур создают модель Gemma для обнаружения мошенничества прямо на телефоне

Google DeepMind и сингапурское агентство GovTech дообучили на базе Gemma детектор мошенничества, который работает полностью на смартфонах пользователей и призван выявлять манипуляции, не получая доступа к перепискам.